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。
Leash Bio 发布 Minos 的完整预印本、博客与开放数据集，把其多年积累的 DNA Encoded Libraries（DEL）数据转化为数万个"lab-in-the-loop"模拟，供 AI 智能体做可验证的科学推理与科学 RL。
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。
微软研究院推出 StudentSim，一个在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导系统的研究系统，它从公开的去标识化学习记录中为每位学生训练个性化 AI 学生模拟器。
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。
伯克利 AI 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别 LLM 的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性，将交互搜索转化为稀疏恢复问题；ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约少 10 倍的消融次数达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展至数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等边际方法。
Berkeley AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用含噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力，该成果发表于 NeurIPS 2025。该指标在彩色摄影、射电天文学、无透镜成像和显微镜四个领域预测了解码器性能，优化后得到的设计与 SOTA 端到端方法相当，但内存和计算需求更低，且无需任务专用解码器。