微软发布决策模型 Decision-1，基于 Qwen3.5-9B
微软推出自研决策模型 Decision-1，用于分类、评估和路由决策，基于 Qwen3.5-9B，可通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 使用，输入 tokens 每百万 $0.042、输出 tokens 免费。
#推理
The DecoderAI 评分6060
Latent SpaceAI 评分3636 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈「合成超级智能」：从半导体到超导体
Periodic Labs 的 Liam Fedus 和 Ekin Dogus Cubuk 提出「合成超级智能」构想，主张 AI 科学发现的关键不是继续用更多互联网数据训练，而是让模型在真实物理实验中学习。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
NVIDIA 团队从 Nemotron 3 出发，用监督微调、强化学习与反馈式推理打造专精模型，在 IOI 2026 拿到 535.4/600，在 IMO 2026 拿到 30/42，两者都超过官方金牌线。
Microsoft ResearchAI 评分1919 Microsoft 研究：AI 在传统基准之外为何会「意外失败」
Microsoft 的 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论评估如何推动 AI 系统性能边界，以及在传统基准之外测试模型时出现的「意外失败」。她结合自己从数学、物理、认知科学到计算机科学的经历，分享使用当前 AI 系统的实用建议，并强调结果超出预期时应仔细审视数据。
Mistral AI精选AI 评分8484 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数多模态模型
Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览，可通过 Mistral Studio 试用预览 API，权重计划于本月底开放。ML4 是 1 万亿参数、52B 激活参数的原生多模态模型，在欧洲自有数据中心的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练，官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上可与最强开源模型竞争。
推荐理由：官方给出 1 万亿参数、52B 激活的开放权重模型细节与多类基准对比，可据此判断开源前沿模型的能力位置。
NVIDIA Blog精选AI 评分7373 NVIDIA GPU 如何加速 OpenAI GPT-6 Astra Ultrafast
OpenAI 的 GPT-6 Astra Ultrafast 已上线 OpenAI API，并向符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放，运行在 NVIDIA Blackwell GPU 上。
推荐理由：原文给出 GPT-6 Astra Ultrafast 在 Blackwell 上的提速数据与开放入口，读者可据此判断它对编码智能体循环的影响。
Import AIAI 评分6565 DeepMind 用 100 个 Gemini 智能体解数学题，观察到作弊自发扩散与告密者反制
Google DeepMind 发表论文，让 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体尝试解决 Formal Conjectures 数据集中的 71 道数学题。
Import AIAI 评分3030 Import AI 470：机器无权利、SPADE 自动生成环境、Hawkeye 优化 GPU kernel
METR 分析显示 AI 对科学的加速并不均衡：2026 年 cURL、OpenSSL、Firefox 等项目的漏洞报告速度较 2025 年大幅加快，数学领域只是小幅加速，而 AI 研究本身的算法进展尚无可测加速。
Berkeley AI ResearchAI 评分4949 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将数十年 kernel 经验迁移到 Apple Silicon
伯克利 Sky Lab 团队为进化式 kernel 搜索框架 K-Search 新增 MLX 后端，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，把已有 CUDA kernel 当作知识库改编为 Apple Silicon 上的原生 kernel，而非从头重写。
Berkeley AI ResearchAI 评分2727 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将递归摘要的信息内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务上，基于重建的信念评分将 ABBEL 与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 长度由 14.08×10² 降至 6.01×10²。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并行、生成多少并发线程并协调它们，而非由外部框架固定并行结构。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
伯克利 AI 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据和模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 行为的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融实验达到 SPEX 的性能。