Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可据此判断小模型做结构化决策的可行性。
#开源/仓库
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行轻量级智能体 RL 框架，直接用真实 harness 训练
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量级智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的同一套 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，用约 3500 行代码把真实 harness 直接接入强化学习训练，并给出可复现的编码智能体训练结果。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌水平
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。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源轻量多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是面向端侧的多模态嵌入模型，原生将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到同一嵌入空间，并给出端侧内存与向量截断的具体数据，便于判断本地多模态检索的可行性。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 公布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果
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。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入可验证水印
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印不仅能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
推荐理由：DeepMind 把水印从数字内容延伸到合成生物，读者可了解其如何在不影响蛋白功能的前提下嵌入可验证信号。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 H 公司发布 Holo4 系列智能体模型，含 27B 稠密与 35B-A3B MoE 两个版本
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型，提供 27B 稠密和 35B-A3B MoE 两种规格，均可通过 H Models API 调用，权重已在 Hugging Face 以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源。
推荐理由：Holo4 同时支持 GUI、代码、MCP 与 API 四种接口，并公开全部评测轨迹，可据此判断通用计算机智能体的成本与能力取舍。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体流水线
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，它就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。
推荐理由：GitHub Security Lab 把模糊测试的 harness 编写、覆盖率追踪与崩溃分诊交给 LLM 智能体，读者可据此判断自动化安全测试的边界。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
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精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 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，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。
已经到底了