NVIDIA 联合 IIT Madras 的 AI4Bharat 发布 Nemotron-pretraining-Indic-v1，约 2.8 万亿 token，覆盖 22 种印度语言，其中 2601.0 亿为本地文字 token、224.6 亿为罗马化 token，计数使用 Gemma-4 tokenizer。
推荐理由：原文给出了语料规模、语言覆盖和可复用的生成流程，读者可据此判断如何构建自己的 Indic 预训练数据。
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2，其新的降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率气象场，不再只限于降雨，并能更准确地还原极端降雨、风速和气压事件。
推荐理由：原文给出极端天气模拟的精度与成本对比，读者可据此判断高分辨率气候数据生成的新路径。
微软研究院发布对物理 AI 机器人推理负载的系统性研究，认为把推理全部放在机器人自带 GPU 上会限制性能、续航和扩展性，卸载到边缘或云端 GPU 可带来明显收益。
推荐理由：微软对移动操作机器人推理负载的系统性测量，给出端侧与云端卸载在成功率、时延和续航上的量化对比。
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把现有 CUDA 内核作为知识库，在 Apple Silicon 上生成高质量内核。
推荐理由：读者可以看到 CUDA 内核经验如何被结构化翻译到 MLX，以及翻译层对搜索结果的量化影响。