Microsoft Research 用机器学习管道预测美国 66,935 座变电站的空间天气风险
Microsoft Research 研究人员开发了一套机器学习系统，为美国本土 66,935 座变电站生成位置级空间天气风险预估，可提前 30 至 60 分钟预警。
#部署/工程
Microsoft ResearchAI 评分4343
Mistral AIAI 评分5151 Mistral 在慕尼黑设立德国枢纽，聚焦 Physics AI 与工业 AI
Mistral 宣布在慕尼黑设立德国枢纽，设 Physics AI 与工业 AI 专门研究团队，服务德国企业。此前 2026 年 5 月收购 Emmi AI 带来逾 30 名物理与工程 AI 人才，已与 BMW 合作碰撞仿真、与 Siemens Energy 合作工业 AI，并与慕尼黑工业大学开展汽车空气动力学数字孪生研究。
Mistral AIAI 评分2424 Cloudera 与 Mistral 达成合作，为企业数据带来主权 AI 能力
Mistral 与 Cloudera 宣布合作，将 Mistral 模型集成到 Cloudera 混合数据平台，支持企业在私有云、公有云、本地及完全物理隔离（air-gapped）环境中运行推理。
Berkeley AI ResearchAI 评分5858 Berkeley 团队用 K-Search 将 CUDA 内核优化经验迁移至 Apple Silicon，MLX Attention 达原生 0.97x、Mamba prefill 提速约 20x
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 团队在 K-Search 进化式内核搜索框架上新增 MLX 后端，并设计结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，把现有 CUDA 内核知识作为知识库自动迁移到 Apple Silicon。
Berkeley AI ResearchAI 评分4848 智能近乎免费之后怎么办？UC Berkeley 撰文探讨 For/Of/By 智能体的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人撰文指出，GPT-4 级能力的推理成本已从 2023 年初的约 $30 per million tokens 降至 $1 以下，部分供应商低于 $0.10，推理价格每年下降 9x 到 900x，中位数约 50x。
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——BAIR 综述解析
Berkeley AI Research 发文综述并行推理研究进展，聚焦自适应并行推理（Adaptive Parallel Reasoning），即让模型自行决定何时分解任务、生成多少并发线程及如何协调。
Berkeley AI ResearchAI 评分4949 BAIR 提出 GRASP：面向世界模型的长时程梯度规划
Berkeley AI Research 与 Yann LeCun 等合作提出 GRASP，一种针对学习型世界模型的梯度规划器，让长时程规划更实用。方法通过将轨迹提升到虚拟状态实现时间维度并行优化、在状态迭代中注入随机性以探索、重塑梯度以避免高维视觉模型中脆弱的状态-输入梯度，解决长时程 rollout 中 Jacobian 条件数随时间指数级恶化及非贪婪损失景观导致的局部极小问题。
Berkeley AI ResearchAI 评分4646 Berkeley AI Research 讲解 SPEX 与 ProxySPEX 如何在大规模下识别 LLM 的交互作用
Berkeley AI Research 介绍了 SPEX 和 ProxySPEX 两种算法，通过消融实验在大规模下识别 LLM 中特征、训练数据和模型组件的关键交互，用于可解释性研究。SPEX 利用稀疏性和低阶性把交互发现问题转化为稀疏恢复问题，可扩展到数千个特征；ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约 10x 更少的消融达到与 SPEX 相当的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分4848 BAIR 提出基于信息量的成像系统设计与评估框架
Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出一个直接基于信息内容评估和优化成像系统的框架，用互信息估计量化测量区分物体的能力。该方法只需噪声测量数据和噪声模型，在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证可预测解码器性能，优化效果媲美 SOTA 端到端方法，且所需内存和计算更少、无需任务特定解码器设计。