GPD：用路由式 3D 特权蒸馏提升视觉语言模型空间推理能力
针对视觉语言模型空间推理弱、RGB 输入缺乏几何证据的问题，研究者提出 GPD（Geometry-Privileged Distillation），将深度、语义和鸟瞰图（BEV）线索渲染为紧凑文本并按问题路由给教师模型，仅对错误轨迹施加特权 KL 以增强 GRPO，部署模型仍只用 RGB。
#训练
Hugging Face Daily PapersAI 评分3131 Hugging Face Daily Papers精选AI 评分6262 MiMo-V2.6：通过扩展强化学习走向自我改进
MiMo-V2.6 系列是一套全模态模型家族，通过扩展强化学习算力推进模型智能。其 RL 扩展沿三个方向进行：每步消耗 1,568 个样本、2.7-3.7B tokens，上下文长度最高 1M；环境覆盖代码、通用、视觉与网络领域；并采用分组式智能体评分提供更准确的奖励信号。团队冻结 MoE 路由器并建立多层防御以抑制奖励攻击，同时开源训练动态、RL 环境与 RL 框架。
推荐理由：报告公开了 MiMo-V2.6 的 RL 训练动态、环境与框架，可供研究大规模强化学习与自我改进的读者参考复现。
arXiv cs.SEAI 评分2525 LLM 在软件工程系统综述中的筛选性能是否已停滞？
研究基于 SESR-Eval 基准及新构建的 SESR-Eval-Mini 数据集，评估了八款新 LLM 在软件工程系统综述筛选任务上的表现，平均 MCC 仅从旧模型的 0.347 微升至 0.365。
arXiv cs.SEAI 评分2222 超越类型检查：面向形式化规范生成的整体评估
研究团队构建了统一数据集与评估框架，用于整体评估 LLM 形式化规范生成（SpecGen），数据集包含 350 个 Lean 任务，其中 189 个来自 VERINA、161 个来自 CLEVER，覆盖形式有效性、参考相似性与等价性、行为充分性。
arXiv cs.SEAI 评分2222 Agent4RE：面向端到端软件需求工程与基准测试的自精炼多智能体框架
Agent4RE 是一个自精炼多智能体需求工程（RE）系统，通过编排专用智能体并引入两个迭代改进循环，实现从需求获取到生成的端到端流程。团队同时构建了基于真实人工需求规格的 RE-E2E 数据集，并提出加入自主自精炼或结构化人工反馈的两个增强版本。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 研究：AI 辅助提升专利撰写产出，但未必加速初级律师成长
Google Research 在 NBER 发布一项为期三个月的专利撰写实地实验，将当时未发布的 Google Labs AI 专利写作助手（现属 Gemini Notebook）随机开放给 11 家知识产权律所的 133 名律师，其中三分之二获得早期访问权。
推荐理由：三个月专利撰写实验区分了 AI 带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化，为理解 AI 对专业能力的影响提供了实证。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队基于 Nemotron 3，用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程，在 IOI 2026 和 IMO 2026 两项竞赛中均达到金牌水平。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可据此复现领域专家模型的训练与推理流程。
Google ResearchAI 评分4242 Google Earth AI 的 PDFM 地理空间基础模型如何用于全球公共卫生
Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）将匿名搜索趋势、人口流动、建成环境密度和环境数据压缩为按月更新的位置嵌入向量，无需任务微调即可直接接入现有流行病学模型。
Latent SpaceAI 评分7474 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 于本月放出。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，知识、上下文缺失与遗留数据系统、安全隐私顾虑是主要失败点。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 开源科学报告生成模型 AstaBrief 8B
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的小模型，基于 Qwen3-8B 训练，现已作为 Asta 的 Fast 模式上线，并同步开放模型权重和训练数据。
推荐理由：原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 加 DPO 训练配方与数据过滤经验，可迁移到其他垂直领域小模型。
Hugging Face BlogAI 评分3636 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，自动生成并验证新的可执行训练任务，并随模型进步动态调整课程。该流程以 EnterpriseOps Gym 数据集为例演示，生成的任务需满足可行性、真实性与难度三项要求，验证器则需保证一致性、可靠性与完整性。
Hugging Face Daily PapersAI 评分3838 组合偏好奖励与评分奖励，后训练前沿文生图模型
研究者提出一种组合互补奖励信号的后训练方法，用于开放域文生图：偏好奖励基于大规模人类偏好数据以 Bradley-Terry 目标训练，评分奖励评估提示词忠实度并防止奖励攻击。
Microsoft ResearchAI 评分3030 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 指数预报，结合纬度、地质电导率与电网数据，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。
Microsoft Research精选AI 评分6262 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，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的生物世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与科研人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Hugging Face Daily PapersAI 评分2222 ReSPO：重塑序列策略优化，解决离策略学习中的梯度饥饿问题
针对 RLVR 中复用 rollout 导致的梯度饥饿问题，研究者提出 ReSPO（Reshaped Sequence Policy Optimization），用基于 α-散度变分目标与指数方差控制倾斜的平滑双分支序列级核函数替代 clipping：正分支为欠生成的正面回复保留非零梯度权重，负分支抑制严重过度生成的负面回复。
Microsoft ResearchAI 评分5050 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 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 的互补预测，在十项挑战性靶标的多步合成路线评测中成功 9 项，优于 de novo 模型的 5 项、编辑模型的 4 项和 NeuralSym 的 2 项。
Google ResearchAI 评分2222 Google Research 推出 MilleMiglia：面向中段物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。
Microsoft ResearchAI 评分4141 微软推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向人群级发现
微软研究院发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型，在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互中的摘要更新
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容以自然语言"信念状态"形式隔离并监督，通过受自编码器启发的信念评分机制提升长程交互效率。在协作编程基准 CollabBench 上，采用重建式信念评分的 ABBEL-rec-BG 将全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 数也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划器
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让长时程规划变得可行。该方法针对长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型带来的脆弱"状态-输入"梯度问题。
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI Research 提出一套基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从含噪测量中估计信息量，并在 NeurIPS 2025 论文中验证。该指标在彩色摄影、射电天文、无镜头成像和显微成像四个领域均能预测解码器性能，优化后设计可媲美端到端方法，且内存与算力需求更低、无需任务专用解码器。