跨账户自动化管理 Amazon Textract 适配器生命周期
AWS 发布跨账户自动化管理 Amazon Textract 适配器生命周期的方案，通过将适配器 ID 外置到 AWS Systems Manager Parameter Store，生产环境适配器引用更新无需重新部署应用，原本需数小时至数天的协调工作缩短至数秒。
#数据/训练
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AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 在 Amazon EKS 上用 EFA 和 DeepEP 扩展 MoE 强化学习，吞吐量提升 40%
AWS 发布基于 Amazon EKS、EFA 和 DeepEP 的 MoE 强化学习训练架构，吞吐量提升 40%。该方案针对 RLHF 和 GRPO 等大规模 RL 训练中 rollout 生成与策略训练的资源竞争问题，通过 DeepEP 优化 Expert Parallelism 在 EFA 上的 all-to-all 通信。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 在 Amazon SageMaker HyperPod 上用 SkyRL 加速多模态 RL 训练
在 Amazon SageMaker HyperPod 上，用开源 RL 框架 SkyRL 对 Qwen3-VL-8B 视觉语言模型做 GRPO 后训练，在固定 64 个迷宫评测集上把解迷宫成功率从 43.75% 提升到 95% 以上。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Amazon SageMaker HyperPod 与 Qumulo 实现跨区域训练
Amazon SageMaker HyperPod 搭配 Qumulo 的 Cloud Native Qumulo（CNQ）与 Cloud Data Fabric（CDF），可让训练算力与数据集分处不同 AWS Region 而无需复制数据。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测结构
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的全球研究联盟，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。
推荐理由：NVIDIA 联合 Google DeepMind 等机构开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测结构，读者可了解开放科学在疫情准备中的具体做法。
NVIDIA BlogAI 评分1212 NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza：让 AI 硬件大规模稳定落地
NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza 在数据中心系统工程实验室负责新产品量产前的硬件验证，她回忆 NVIDIA Rubin GPU 首次在系统级成功枚举时团队集体欢呼。她将验证工作比作侦探破案，目标是在客户发现问题之前先发现问题，单块板卡可能含数万个元件、一个机架接近 50 万个。
Microsoft ResearchAI 评分4242 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。该模型用学习式集成策略融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 的排序预测，在盲测中化学家更偏好其单步反应预测。
NVIDIA BlogAI 评分2222 NVIDIA 在纽约气候周展示五家利用 AI 推进清洁能源的公司
NVIDIA 在纽约气候周介绍了五家用 AI 推进清洁能源的公司。ThinkLabs AI 用 CUDA 平台打造数字孪生与智能体，帮助南加州爱迪生将电网互联申请评估时间从 30-45 天缩短至 2 分钟。
NVIDIA Blog精选AI 评分6060 Salesforce 发布首个 CRM 推理模型 Koa，基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 构建
Salesforce 在 Dreamforce 上发布其首个 CRM 推理模型 Koa，基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练而成，训练数据来自近三十年企业 CRM 部署的专有合成数据集。
推荐理由：Koa 基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练，并给出 CRM Bench 上错误率降低 3 倍的具体对比。
NVIDIA Blog精选AI 评分6060 NVIDIA 详解 DSX 如何提升 AI 工厂每兆瓦产出
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上介绍 DSX 平台，用于在固定电力预算下提升 AI 工厂的 token 吞吐。
推荐理由：原文给出 DSX 各组件在真实部署中的量化结果，读者可据此判断固定电力预算下提升吞吐的可行路径。
NVIDIA Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 在 AI Infra Summit 发布 Vera Rubin 与 DSX 平台进展，主打每瓦 token 能效
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上公布 Vera Rubin 系统、DSX 平台与 NVLink 6 的多项进展，核心指标从峰值性能转向每兆瓦可验证的智能体 token 数。
推荐理由：NVIDIA 在 AI Infra Summit 集中给出 Vera Rubin、DSX 与 NVLink 6 的能效与吞吐数据，可据此判断 AI 工厂的供电与推理经济性走向。
OpenAI NewsAI 评分5858 OpenAI 在 ChatGPT Work 中上线 Data agent
OpenAI 宣布 ChatGPT Work 中的 Data agent 面向所有人开放，可连接企业数据、用自然语言发现洞察并构建交互式仪表盘。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单核苷酸变异预测
Google DeepMind 发布 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 倍以上，已通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 开放学术研究免费使用。
推荐理由：AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单核苷酸变异的预测结果做成可检索资源，读者可了解其数据规模与在罕见病研究中的实际用法。
Microsoft ResearchAI 评分3838 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向人群级发现
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干大幅降低病理分析算力需求，均以 Apache 2.0 许可开源。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，并集成进 CP2K 等主流 DFT 软件
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据量较首版增加 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP。微软同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Microsoft ResearchAI 评分4040 Microsoft Research 推出 CARE-X：面向临床可用的放射学 VLM
Microsoft Research 发布研究模型 CARE-X，一个统一胸部 X 光视觉语言模型，同时支持报告生成与结构化预测，并用强化学习 DAPO 在多任务设定下奖励临床正确性。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 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 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以缓解递归摘要带来的性能损失。在协作编程基准 CollabBench 上，采用基于重构的信念评分后，ABBEL 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 长度也低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。
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
Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习动力学（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、在状态迭代上直接加入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度，使长时程规划变得可行。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。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 10x 更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出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，并在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证其能预测解码器性能。该方法优化出的设计达到端到端 SOTA 水平，同时占用更少内存和算力，且无需任务专用解码器设计。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 word2vec 究竟学到了什么？伯克利 AI 研究给出定量理论
伯克利 AI 研究提出首个关于 word2vec 学习过程的定量预测理论，证明在实际训练条件下该问题可化简为无权重最小二乘矩阵分解，梯度流动态有闭式解，最终学到的表示等价于对目标矩阵 M* 做 PCA。