研究者将 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理到生物的通用世界模型 JEPA-Anything
PhAI Labs 联合斯坦福、牛津、普林斯顿的研究者提出 JEPA-Anything，把标准 JEPA 的单一预测拆成四个正交因子、各配一个预测模块再重组，从而用同一套架构覆盖七个不同领域。
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#推理与训练方法
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今日 4 条The Decoder精选 The Decoder精选 Reflection 发布开源权重模型 Beam，主打低算力对标 DeepSeek 与 Qwen
AI 公司 Reflection 发布首个免费开放的模型 Beam，面向编码、逻辑推理和智能体任务，采用 MoE 架构，每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿。
AI 评分72
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The Decoder精选推荐 宁德时代与腾讯领投 DeepSeek 融资，公司计划 2027 年 IPO
据彭博社报道，DeepSeek 即将完成至少 120 亿美元的新一轮融资，最初目标约 75 亿美元、估值约 750 亿美元，知情人士称总额可能接近 150 亿美元，宁德时代和腾讯出资份额最大。
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Latent Space精选 Reflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 在本月放出。
AI 评分78
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TechCrunch · AI精选 Reflection 发布开源权重模型 Beam，对标中国开源模型并称推理算力低 3-4 倍
Reflection AI 正式发布其首个前沿开源权重模型 Beam，称在高级推理基准上与中国领先开源模型持平，且推理算力用量低 3-4 倍。Beam 是文本 MoE 模型，总参数 5010 亿、激活 230 亿，预训练 23.8 万亿 token，上下文窗口 100 万 token；公司称其得分与 Z.ai 的 GLM-5.2 相当，并优于当前西方领先开源模型。
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The Decoder精选 Aleph Alpha 发布开源权重模型 Kolibri，主打欧洲 AI 主权
Aleph Alpha 发布 Kolibri，一个德语和英语双语模型，总参数 78B，采用混合专家架构，每个 token 约激活 3B 参数。公司称 Kolibri 在两种语言的质量与运行成本上处于帕累托前沿，德语基准得分 71%，解码速度快于 GPT OSS A5B、Qwen 3.6 A3B 和 Gemma 4 A4B 等同类模型。
AI 评分62
AI 评分 62 / 100
The Decoder NASA 与 IBM 发布开源月球基础模型，基于 17 年轨道器数据
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model，称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
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AI 评分 33 / 100
TechCrunch · AI Sean Parker 将 Stability AI 转向音乐方向
Napster 联合创始人 Sean Parker 正把 Stability AI 重塑为面向音乐专业人士的 AI 工具公司。两年前他参与了对这家图像生成初创公司的 8000 万美元救助，如今与出任 CEO 的 Prem Akkaraju 一同公布新方向。
AI 评分58
AI 评分 58 / 100
MIT Technology Review · AI精选 AlphaGo 团队成员 Thore Graepel：LLM 并不会推理
前 Google DeepMind 成员、AlphaGo 团队核心成员 Thore Graepel 撰文指出，当前 LLM 只是不断预测下一个 token，属于系统 1 式的快速直觉，其链式思维仍由同一套下一 token 预测生成，因此不构成真正的推理。
AI 评分62
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Hugging Face Blog ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData：为企业智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例与更强教师的成功示范定位能力缺口，再生成并验证新任务用于后训练，课程随模型进步向仍难的任务迁移。该流程在 EnterpriseOps Gym 上做了演示，任务由系统规范、用户提示词和验证器三部分组成，需满足可行性、真实性与难度三项要求。
AI 评分40
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Latent Space Latent Space 对话 MIT 的 Alex Zhang：从 GPU kernel 到递归语言模型 RLM
MIT 的 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中讲述其研究路径：从 GPU Mode、KernelBench 到递归语言模型（RLM），基于 RLM 的 harness 是首个接近解决 ARC-AGI-3 的系统，早于 OpenAI 的 Astra。
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AI 评分 34 / 100
AWS Machine Learning Blog Amazon Quick 推出 Live Data in Apps：AI 构建的应用可实时查询受治理数据集
Amazon Quick 为 AI 构建的 Quick Apps 推出 Live Data in Apps，应用每次打开时都会实时查询受治理的 Quick Sight 数据集，不再依赖构建时的静态快照。该功能支持 SPICE 和 Direct Query 两种数据集模式，查询以查看者身份执行，自动沿用现有行级与列级安全规则，每位查看者首次使用需按数据集授权，且不支持匿名或公开访问。
AI 评分32
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Ars Technica · AI精选 AI 首次在 Stratego 上击败史上最强人类选手，仅用 16 块 GPU 训练
卡内基梅隆、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发的 AI 系统 Ataraxos 以 15 胜 1 负 4 平击败被公认为史上最强的 Stratego 选手 Pim Niemeijer。
AI 评分62
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极客公园精选 阿里云云栖大会：Agent 正在重写 AI 基础设施
阿里云在云栖大会上围绕模型生产、智能落地、系统自我进化三条效率线，升级了从数据入湖、训练集生产、模型训练、推理服务到系统自优化的整条链路，并强调「芯云模一体」的协同设计。
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Microsoft Research 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测和 AE、Dst 指数预测，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
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Google DeepMind精选 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入水印
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印不仅能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
AI 评分62
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Simon Willison精选 Anthropic Frontier Red Team：GLM-5.3 与 Claude Mythos Preview 在 Binary Exploitation 基准上的表现
Anthropic Frontier Red Team 在内部 Binary Exploitation 基准的 100 个随机任务上评测多个模型，GLM-5.3 在 4% 的试验中实现完整的控制流劫持，Claude Mythos Preview 为 6%。报告称这一结果意味着一个有意义的能力门槛已被跨过，此前的 Claude Opus 4.6 和 GLM-5.2 在这些任务中均未成功。
AI 评分67
AI 评分 67 / 100
Hugging Face Blog精选 NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格预测基础模型
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，可在单次前向传播中完成分类与回归预测，无需训练、调参和特征工程。模型提供 28M 至 215M 三种参数规模，完全基于人工合成表格预训练，采用 OpenMDW-1.1 许可支持商用，并在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。
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AI 评分 71 / 100
Microsoft Research精选 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究，预测并优先排序数千种化合物，最高排名化合物在湿实验中产生了最大的经典态向基底态转变，从缩小搜索空间到选出候选验证仅用一个周末。
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极客公园 拼多多雄安团队三个月超5000人，建数据处理与制造服务中心
拼多多今年5月底进入雄安，三个多月后当地团队已超5000人，提前完成年度专项招聘计划。雄安公司定位为「传统产业数据处理服务中心」和「传统制造高质量发展综合服务中心」，已承担算法标注、模型标注及商家商品准入、内容审核等平台治理工作，6月以来推出106项专项治理举措。其「试衣镜」项目已进入用户测试阶段，通过服装视觉标注生成更接近真实上身效果的商品展示。
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AI 评分 38 / 100
Mistral AI Mistral 在慕尼黑开设德国中心，推进工业 AI 与 Physics AI
Mistral 在慕尼黑开设德国中心，组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队，并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。该中心将携手 BMW 开展碰撞仿真与工程 AI 合作、与 Siemens Energy 推进工业 AI 应用，并与慕尼黑工业大学（TUM）合作利用风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。
AI 评分40
AI 评分 40 / 100
极客公园精选 Jev 模型推出不到 1 个月估值达 100 亿美元，创造者 Diogo Almeida 称 ChatGPT 把 AI 带歪了
TypeSafe AI 的 Jev 模型推出不到 1 个月，公司正洽谈 10 亿美元融资、最新估值 100 亿美元；此前 9 月 15 日发布早期访问版本时，公司宣布获 DCVC 领投的 4000 万美元种子轮融资，估值 2 亿美元。
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Latent Space Foundries vs Navigators：AI 如何降低科学研究的成本
Endura Therapeutics 的 Adrian Sanborn 提出，AI 对科学的影响分为两类：Foundries 用新一代测序、高通量显微镜和物理自动化把实验测量成本降低一个数量级，Navigators 则把变便宜的"思考"用于决策与流程，让分析从一周缩短到一小时、软件从六位数授权变成一天自建。
AI 评分34
AI 评分 34 / 100
Hugging Face Blog Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，为 LFM2.5-VL-3B 加速推理
Liquid AI 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark，为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入推测解码路径，解码最高提速 3.13x（端侧）和 2.66x（H100），端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
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NVIDIA Blog精选 NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构数据集
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构组成的联盟，通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，供任何科学家免费使用。
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Latent Space Radical Numerics CEO Eric Nguyen 谈生物安全：一场 AI 军备竞赛
Radical Numerics 联合创始人兼 CEO Eric Nguyen 认为，能提升生物能力的模型同样能用于防御，当前防御方在这场 AI 军备竞赛中处于落后。
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Latent Space Latent Space 对话 John Platt：Google ERA 如何用 AI 攻克可评分科学难题
Google 研究员 John Platt 在 Latent Space 播客中介绍了其团队的 Empirical Research Assistance（ERA），它让 Gemini 维护实验 notebook 树，用类似蒙特卡洛树搜索的 Upper Confidence Bound 规则挑选并变异最有希望的 notebook，自动求解任何可写成评分函数的科学问题。
AI 评分48
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Latent Space精选 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 与 Flash 开源全模态模型，训练成本约 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列两款原生全模态开源模型，MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数，采用 MIT 许可，Artificial Analysis 称其以 46 分登顶开源权重模型智能指数。
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Microsoft Research 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型用学习式重排序整合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 的预测。
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AI 评分 42 / 100
Google AI (The Keyword) 联合国系统基于 Google Data Commons 推出 UN System Data Commons 开放平台
联合国系统发布 UN System Data Commons，一个基于 Google Data Commons 构建的开源平台，把分散的全球统计数据整合为单一可搜索的 AI-ready 知识图谱。
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AI 评分 52 / 100
Google Research Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型绕过推理瓶颈
Google Research 在 ICML 2026 论文中提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号，再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现推理时单次非自回归的查询扇出。该方法基于 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 微调，无需测试时 CoT 推理 token，即可满足多样性、覆盖度等集合级属性要求。
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AI 评分 31 / 100
Google AI (The Keyword) Google 发布 AI & Economy ATLAS 新数据可视化与科研 AI 使用研究
Google 为 AI & Economy ATLAS 上线新的交互式开放数据可视化，并联合 Google DeepMind、MIT FutureTech 发布研究：近半数受访美英科学家每天使用 AI，每周节省近 7 小时，但验证 AI 输出、假设积压与实验验证环节正形成新瓶颈。
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AI 评分 34 / 100
Google Research Google Research 提出 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具调用数据集
Google Research 提出 ToolGrad，一种“先答案后问题”的工具调用数据集生成范式：先生成真实工具调用链，再反推用户指令，只需一步 LLM 调用。
AI 评分43
AI 评分 43 / 100
OpenAI News OpenAI 在 ChatGPT Work 中发布 Data agent
OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出 Data agent，用户可连接公司数据、用自然语言让 AI 挖掘洞察并构建交互式仪表盘。该功能面向所有人开放。
AI 评分58
AI 评分 58 / 100
Hugging Face Blog Hugging Face Jobs 上用 LoRA 实现跨机异步 GRPO：一个 Bucket、一个代理、无需 NCCL
TRL v1.14 的 AsyncGRPOTrainer 现已支持只训练并同步 LoRA adapter 到 vLLM，rank-1 adapter 仅几 MB，可通过挂载在多个 HF Jobs 上的 Storage Bucket 传输，无需 NCCL。
AI 评分37
AI 评分 37 / 100
Google DeepMind精选 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单碱基变异预测
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 多倍，已通过免费网站门户向学术研究开放。
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Qwen Blog精选 Qwen 联合淘天发布 E-Commerce Bench：让 Agent 用 10 万元经营网店一整年
Qwen 团队联合淘天集团发布 E-Commerce Bench，用 365 天、10 万元初始资金的模拟经营环境评测 LLM Agent 的长程商业运营能力。
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Qwen Blog精选 Qwen 发布自动驾驶视觉-语言基础模型 Qwen-Drive-1.0
Qwen 团队发布 Qwen-Drive-1.0，这是首个在预训练阶段统一 3D 感知与视觉问答、并扩展到运动规划的自动驾驶视觉-语言基础模型，且全程不改动预训练 VLM 架构。
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Hugging Face Blog 用 100 步 GRPO 微调 LFM2.5-350M 提升结构化输出
一份公开的低成本方案用 TRL 的 GRPO 对 LFM2.5-350M 做微调，仅需约 500 条样本、100 个训练步骤，即可在 IFStruct 基准上把通过率从 22.6% 提升到 29.7%，训练可在免费 Colab 或 Kaggle GPU 上完成。评测通过 llama.cpp 暴露的 OpenAI 兼容服务在本地运行，代码已开源在 GitHub。
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Hugging Face Blog 用 TRL 和 OpenEnv 训练编码模型画水彩画
Hugging Face 博主用 TRL 和 OpenEnv 复现了 Surya Narreddi 让语言模型画水彩画的思路，全部产物开源：参考图池数据集、RL 环境、训练脚本和模型。
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