费城儿童医院如何用开源 NVIDIA AI 做心脏建模与手术模拟
费城儿童医院（CHOP）基于开源医学影像框架 MONAI 构建心脏建模服务，把 CT、MRI、3D 超声等已有影像在数秒内生成解剖精确的儿童心脏模型，此前需熟练研究员耗时四小时。
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OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 如何将 Habitat 扩展为支撑 10 亿 ChatGPT 用户的在线存储平台
OpenAI 将 Habitat 从 Python 库演进为全球分布式存储平台，支撑 10 亿 ChatGPT 用户、每秒 2200 万次请求。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7171 GitHub 发布 Project HydraFusion：用多模型编排实现前沿级编码质量
GitHub 推出研究预览版 Project HydraFusion，在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 启用，可在多个提供商的模型间做运行时编排，自动选择 Single、Cascade、Critique 三种执行模式来平衡质量、成本与延迟。
推荐理由：GitHub 官方给出 HydraFusion 的三种编排模式与三个编码基准的成本质量对比，可据此判断多模型编排在真实编码任务中的取舍。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核作为知识库，为 Apple Silicon 生成高质量内核。
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，并给出注意力与 Mamba 两类内核的实测对比。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成的数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma：文本生成提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：官方给出 4x 推理加速、26B MoE 与 18GB 显存门槛，读者可据此判断本地交互式工作流的可行性。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google 将 SynthID 与 C2PA 内容验证扩展到 Search、Gemini、Chrome 和 Pixel
Google 宣布扩展内容透明度与验证工具，把 SynthID 验证从 Gemini 应用扩展到 Search，并将在未来几周进入 Chrome，此前该功能已被使用 5000 万次。
推荐理由：Google 把 SynthID 与 C2PA 验证铺到 Search、Gemini、Chrome 和 Pixel，读者可据此了解内容溯源工具的落地范围。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，指出当前多数方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS）的并行结构与分解策略由外部预设，而非模型自主决定。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 公布 AlphaEvolve 一年落地成果
Google DeepMind 汇总了 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的应用成果，涵盖数学、量子物理、基因组、电网优化和 Google 内部基础设施。
推荐理由：官方汇总 AlphaEvolve 一年落地案例，覆盖基因组、电网、TPU 与商业客户，可据此判断编码智能体的实际渗透范围。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，将大规模训练拆分为解耦的计算“岛屿”，岛屿间异步传输数据，从而隔离局部故障并降低带宽需求。
推荐理由：原文给出跨数据中心异步训练在带宽、容错和混合硬件上的实测结果，可据此判断分布式预训练的工程取舍。