Microsoft Research 在 Nature 发表 RetroChimera 逆合成模型并开源实现与权重
Microsoft Research 报告 RetroChimera 逆合成模型近期发表于 Nature，并开源其实现和权重。RetroChimera 结合 R-SMILES 2 与 NeuralLoc，通过学习式重排序融合两类模型的预测，在常见和稀有反应类别上产生更符合化学家判断的逆合成预测。
技术方向
数据与训练 最新动态
训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
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Microsoft Research精选AI 评分5353
Google Research精选AI 评分3333 MilleMiglia：面向中程物流的真实实例生成器
Google Research 推出 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的中程物流实例生成器，用于创建真实、隐私保护的中程配送问题 benchmark。中程物流连接区域或洲际配送中心，涉及多车辆接力、时间窗口和转运同步，长期缺少公开高质量数据。其源代码和文档已在 GitHub 提供。
Mistral AI精选AI 评分3737 Cloudera 与 Mistral 合作，将专用主权 AI 引入企业数据
Cloudera 与 Mistral 宣布合作，把 Mistral 模型集成到 Cloudera 混合数据平台，支持企业在私有云、公有云、本地和完全隔离环境中运行推理。双方还将帮助企业在受控环境中用专有数据训练定制模型，并让数据、模型、计算与运营保持在客户控制范围内。
Google DeepMind精选AI 评分8383 Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas 人类基因组变异预测平台
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，这是一个包含 9 billion 个单核苷酸变异影响预测的平台，覆盖人类基因组中每一种可能的单字母 DNA 变化。
推荐理由：原文给出平台规模、开放方式和合作案例，可帮助判断基因变异预测资源对科研流程的影响。
Microsoft Research精选AI 评分4040 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash：以高效病理基础模型迈向人群规模发现
Microsoft Research 推出开源研究模型 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，用更高效的病理基础模型支持大规模癌症病理研究。
Import AI精选AI 评分3535 Import AI 470：机器权利、SPADE 自动生成环境与 Hawkeye 优化 GPU kernels
Import AI 470 讨论 METR 对 AI 加速科研的分析、SPADE 合成可执行环境，以及 Hawkeye 改进 GPU kernels。METR 称 AI 对 cyber 漏洞发现加速明显，对数学贡献较小，对 AI 研究优化暂无可测加速；SPADE 在 Qwen3-30B-A3B 上游戏套件平均达 58.3，比 base 高 +8.1。
Berkeley AI Research精选AI 评分4343 Berkeley AI Research：教 LLM 更新信念以实现高效长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL，将长程交互历史压缩为自然语言 belief states，并用 belief grading 监督摘要信息内容。在 CollabBench 协作编码中，ABBEL-rec-BG 将与 Full Context 的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，Peak Tokens 为 6.01±0.33×10²。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 Berkeley AI Research 讨论近乎免费智能时代的 Agent 数据系统
Berkeley AI Research 发表观点文章，认为 AI 推理成本快速下降正在带来近乎免费的智能，并将改变数据系统面向 Agent 的设计。
推荐理由：文章把推理成本下降与数据系统研究议题相连，提供了面向 Agent 工作负载的系统设计框架。
Berkeley AI Research精选AI 评分5252 Berkeley AI Research 分析自适应并行推理的高效推理扩展范式
Berkeley AI Research 文章分析 Adaptive Parallel Reasoning，认为它让模型在推理时自行决定何时拆解任务、启动多少并行线程以及如何协调。
Berkeley AI Research精选AI 评分4242 GRASP：面向世界模型长时域规划的梯度式方法
Berkeley AI Research 介绍 GRASP，一种用于学习动态系统“世界模型”的梯度式规划器，旨在让长时域规划更实用。GRASP 将轨迹提升为虚拟状态以并行优化时间维度，在状态迭代中直接加入随机性用于探索，并重塑梯度，让动作获得更清晰信号，同时避免穿过高维视觉模型的脆弱“state-input”梯度。
Berkeley AI Research精选AI 评分4242 面向 LLM 的大规模交互识别：SPEX 与 ProxySPEX 方法
Berkeley AI Research 介绍 SPEX 与 ProxySPEX，用于在 LLM 等复杂机器学习系统中大规模识别关键交互。SPEX 将交互发现转化为稀疏恢复问题，利用有选择的 ablation 和解码算法定位影响因素；ProxySPEX 利用层级结构，在保持 SPEX 性能的同时将 ablation 数量减少约 10x。
Berkeley AI Research精选AI 评分3838 基于信息驱动的成像系统设计
Berkeley AI Research 提出一种基于互信息直接评估和优化成像系统的框架，只用含噪测量和噪声模型衡量测量区分物体的能力。其 NeurIPS 2025 论文显示，该信息指标可在彩色摄影、射电天文学、无透镜成像和显微成像中预测系统表现，优化设计可匹配 SOTA 端到端方法，同时需要更少内存和计算且无需任务特定解码器。