NVIDIA 扩展开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物与量子计算
NVIDIA 扩展其开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，包括新的 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由：NVIDIA 一次性铺开语言、机器人、生物、量子四条开源模型线，并给出各模型的开放渠道与首批企业用例。
#开源/仓库
NVIDIA Blog精选AI 评分7575 NVIDIA BlogAI 评分4040 欧洲工业领袖用 NVIDIA CUDA-X、Omniverse、Cosmos 与 Nemotron 重塑工程与制造
NVIDIA 的 Factory Operations Blueprint（FOX）已在 GitHub 开放早期访问，开发者可构建常驻工厂管理智能体及视觉检测、根因分析等专用智能体。
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量 Agentic RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重写 agent。
推荐理由：微软研究院开源约 3500 行的 Agent RL 框架，用真实 harness 参与训练，并给出 6000 样本提升 14.6 个点的完整流程。
Berkeley AI ResearchAI 评分5858 K-Search 扩展 MLX 后端：把 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 团队为 K-Search 增加 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让进化式内核搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Apple Silicon 内核。
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 和 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别 LLM 的关键交互。SPEX 利用稀疏性和低阶性把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。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展到数千个特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等方法。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出基于信息量的成像系统设计框架
Berkeley AI Research 提出一种直接以互信息评估和优化成像系统的框架，无需任务专用解码器。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域预测了系统性能，优化后的设计达到与端到端方法相当的水平，且内存和算力需求更低。方法利用已知噪声物理直接计算噪声项，仅需从测量数据中学习测量分布，并给出真实信息量的上界。