Import Inst 470：機器學習無版權；用 SPADE 自動化環境生成；用 Hawkeye 構建更好的 GPU kernel
一項研究表明，大模型在網路安全領域帶來了大幅加速，在數學研究中帶來了較小加速，而在 AI 自身研究中尚未帶來可測量的加速。多所高校研究者聯合推出了 SPADE，這是一個通過自我對弈協同演化環境合成與智慧體能力的通用框架。該框架在 30B 規模下利用 Qwen3 骨幹網路進行了測試，在遊戲和工具使用環境評測中均提升了效能。
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Microsoft Research精選AI 評分8686 Microsoft Research 釋出開源智慧體框架 Orchard
Microsoft Research 推出了開源的可擴充套件智慧體框架 Orchard，其核心是提供可重用環境服務的 Kubernetes 架構 Orchard Env，支援在真實部署 harnesses 中直接訓練智慧體。專案同步開源了三個領域的訓練方案與資料，其中 Orchard-SWE 在 SWE-bench Verified 上取得了 69.7% 的表現。
推薦理由：微軟研究院開源了可擴充套件智慧體框架 Orchard，並提供覆蓋軟體工程、網頁瀏覽和個人助理的完整訓練方案，降低了智慧體研究的基建門檻。
Microsoft Research精選AI 評分8484 微軟釋出 Echoverse：用於計算機操作智慧體的深度演化環境
微軟研究團隊推出了 Echoverse，這是一個包含 10 個深度領域世界和 2 個能力世界的訓練環境集合，旨在為計算機操作智慧體提供高保真、狀態相干且具備可信資料庫驗證的合成訓練世界。
推薦理由：微軟開源了用於訓練計算機操作智慧體的深度演化環境 Echoverse，通過提供高保真和可複用的訓練世界，為提升模型在複雜閉環工作流中的泛化能力提供了新途徑。
Berkeley AI Research精選AI 評分6565 從 CUDA 到 MLX：K-Search 如何將數十年核心最佳化經驗引入 Apple Silicon
研究團隊擴充套件了 K-Search 進化核心搜尋框架併為其增加了 MLX 後端，通過結構化 CUDA 到 MLX 翻譯層將 NVIDIA 生態的核心最佳化經驗自動遷移至 Apple Silicon。實驗表明，該方法在注意力核心上實現了接近專家的效能，在 Mamba SSM 核心的預填充階段取得了約 20 倍的吞吐量提升。
推薦理由：研究展示瞭如何通過結構化翻譯層將 CUDA 最佳化經驗遷移至 Apple Silicon，為異構硬體的高效能核心開發提供了可複用的方法。
Google ResearchAI 評分5757 Google Research 推出 MoGen：利用生成式神經元加速腦圖譜繪製
Google Research 推出了名為 MoGen 的開源神經形態生成模型，利用 point cloud flow matching 模擬逼真的 3D 神經元形狀以增強訓練資料。將 MoGen 生成的合成數據加入訓練管道，使重構錯誤率降低了 4.4%，並顯著減少了未來全腦對映所需的人工校對工作量。