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。
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。
微软在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在盲测中化学家更偏好其给出的单步反应预测。
Google Research 推出 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。中段物流承担区域乃至洲际配送中心之间的大批量货物运输，成本占比高却长期缺乏公开高质量数据，学术研究因此受限。该工作将中段物流建模为时空图上的多商品流问题，以刻画货物在多辆车辆间转运、需在时间窗内赶上接驳班次等约束。
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。
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 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
加州伯克利团队提出直接以互信息评估和优化成像系统的框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化信息量，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可媲美端到端 SOTA 方法，同时占用更少内存和算力，且无需任务专用解码器设计。