英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理流程，让 Nemotron-3-Ultra-CC 在 IOI 2026 取得 535.4/600，超过 361.12 的金牌线，也高于人类最高分 498.27；IMO 2026 系统则拿到 30/42，超过 29 分的官方金牌线。
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。
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上取得的新结果，并公开了 Lean 证明形式化内容与相关研究细节。这些材料已发布在 GitHub 上，供研究者查看。
推荐理由：OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果，并同步放出 Lean 形式化证明，可供研究者直接复核。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了首次系统性研究，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配到 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，读者可据此判断跨硬件内核迁移的可行路径。