NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览成绩，在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍，在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。
推荐理由：MLPerf v6.1 成绩单给出 Vera Rubin 与 GB300 的吞吐、扩展效率和软件优化数据，可据此比较两代平台的推理经济性。
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上公布 Vera Rubin 系统与 DSX 平台的多项能效进展，提出以每兆瓦有效 token 数衡量 AI 基础设施。
推荐理由：NVIDIA 公布 Vera Rubin 与 DSX 平台在每兆瓦 token 产出上的多项实测数据，可据此判断 AI 工厂的能效与成本走向。
OpenAI 分享了一份 AI 生成的 Navier–Stokes 千禧年大奖难题解答，包含一份书面说明和一份 Lean 形式化证明。
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，用于评测多模态大语言模型的拓扑推理能力，覆盖连通性、分离、顺序、包围与绳结五类拓扑关系，并区分静态推理与交互规划两个认知层级。
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 Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，用受自编码器启发的重建式信念评分作为辅助 RL 任务。在协作编程基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将相对全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值上下文 token 数也显著低于全上下文设置。
伯克利人工智能研究实验室（BAIR）展示 2026 届博士毕业生，研究方向覆盖机器人、具身智能、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for science 与医疗。
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。
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。
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的"状态-输入"梯度。该方法针对长时程规划中计算图病态、非贪心结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使基于梯度的长时程规划更加稳健。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征、数据和模型组件归因中识别 LLM 的关键交互。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 进一步利用层次结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI Research 提出一种基于分治（divide and conquer）的 off-policy 强化学习算法，不依赖时序差分（TD）学习，可将 Bellman 递归次数从线性降为对数级，从而扩展到任意长时程任务。