微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，已接入 CP2K
微软研究院发布深度学习 DFT 泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前公开版本的 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。该版本已可在 CP2K 中使用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时微软推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
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Microsoft ResearchAI 评分4242
Microsoft ResearchAI 评分4242 MindTopo：微软研究院推出评估多模态模型拓扑推理能力的新基准
微软研究院推出 MindTopo，一个评估多模态大语言模型拓扑推理能力的基准，覆盖连通性、分离、顺序、包围和绳结五类拓扑关系，并区分静态推理与交互规划两个认知层级。测试显示，当前专有与开源模型在静态识别上明显强于交互规划，且均远低于人类水平，失败多发生在规划阶段而非感知阶段。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助，跨多步操作时仍不可靠。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，把已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：展示了把 CUDA 内核优化经验结构化迁移到 Apple Silicon 的方法，并给出注意力与 Mamba 两类内核的实测对比。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 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 LLM 的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重建的信念评分（rec-BG）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 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后：为智能体、由智能体、属于智能体的数据系统
伯克利 AI 研究发文指出，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。作者提出近乎免费推理带来的三大数据系统挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统，以及由智能体合成数据系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分2020 2026 届 BAIR 博士毕业生展示：从机器人到 LLM 推理的 AI 研究全景
加州大学伯克利分校 BAIR 实验室展示 2026 届博士毕业生，其研究覆盖机器人、具身智能、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for science 等方向。毕业生去向包括 Physical Intelligence、OpenAI、Mistral AI、Amazon 等机构，以及 UCLA、普林斯顿 CITP 等学术岗位，部分人正在创办自己的初创公司。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队发布综述，系统梳理并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。文章对比了自一致性、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
Berkeley AI ResearchAI 评分3535 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型脆弱的"状态-输入"梯度，使基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 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，用于在大规模 LLM 中识别驱动模型输出的关键交互。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 10 倍更少的消融实验达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 伯克利 AI 研究：用信息量直接评估与优化成像系统
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无透镜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。相关成果发表于 NeurIPS 2025 论文。