TypeSafe 发布 Jev：面向软件而非聊天的 System 1 模型
TypeSafe AI 发布首个大型可编程模型 Jev，定位为面向代码消费的 System 1 模型，按每美元智能优化，官方称上线后日处理 token 已超过一万亿。
#推理
#推理
今日 0 条Latent SpaceAI 评分7474
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1 并取得领先性能
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。
Latent SpaceAI 评分7171 TypeSafe 发布决策模型 Jev：比小型前沿 LLM 快 100 倍以上、便宜 200 倍以上
TypeSafe 发布 Jev，一个用 RLCD 训练、只做决策/分类/路由/打分的模型，官方称比小型前沿 LLM 快 100 倍以上、便宜 200 倍以上，输出 token 免费。
NVIDIA Blog精选AI 评分6767 NVIDIA 在 AI Infra Summit 公布 Vera Rubin 与 DSX 平台能效进展
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 NewsAI 评分2222 OpenAI 分享 AI 生成的 Navier–Stokes 千禧年大奖难题解答
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 ResearchAI 评分3838 MindTopo 基准揭示 VLM 空间推理能力短板
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3838 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互中的上下文摘要
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。
Berkeley AI ResearchAI 评分1515 2026 届 BAIR 博士毕业生展示：从机器人到 LLM 推理的研究全景
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。
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。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
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 ResearchAI 评分3939 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在规模化下识别 LLM 关键交互
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 ResearchAI 评分3434 无需 TD 学习的强化学习：分治法实现长时程 off-policy RL
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。