NVIDIA 发布面向欧洲各行业的开源模型组合
NVIDIA 扩展其开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算领域，包括 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo RFD4-Proteina 和 Ising。
推荐理由：官方一次性梳理了覆盖语言、机器人、生物、量子的开源模型组合及获取渠道，读者可按行业找到对应可定制的基础模型。
#开源/仓库
NVIDIA Blog精选AI 评分6565 Hugging Face BlogAI 评分5252 IBM Granite Timeseries Ensemble 发布四模型时序集成预测方法
IBM 在 Hugging Face 发布 Granite Timeseries Ensemble，用一个可扩展接口组合四款预训练 Granite 时序模型（PatchTST-FM-r1/r2、FlowState-r1.1、TTM-r3），无需重训练或拟合集成权重即可返回中位数和分位数预测。
NVIDIA BlogAI 评分3333 欧洲多家机构采用 NVIDIA Earth-2 开放模型开展天气与气候预测
NVIDIA 展示欧洲多家机构将 Earth-2 开放 AI 模型用于实际天气与气候预测。新增 StormScope EU 短期预报模型，用 EUMETSAT 卫星观测在 16 个 Meteosat 通道上以 10 分钟间隔预测云况，并在 GTC Berlin 与 Earthmover 合作展示实时演示。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6767 AWS 拆解多智能体系统五大生产挑战并开源 Deep Insight 参考架构
AWS Solutions Architecture 团队发布三篇系列的第一篇，介绍生产级多智能体系统 Deep Insight 如何解决多智能体系统的五大生产挑战，系统已开源。
推荐理由：AWS 团队以自研开源系统拆解多智能体落地的五类生产挑战，给出架构、模型分配与隔离执行的完整可复用方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型基础模型，无需训练即可在关系数据上超越监督式机器学习
NVIDIA 发布 Kumo Relational，一个预训练关系型基础模型，直接在企业数据库上做预测：给定预测查询，它收集最多 10,000 条历史样例作为上下文，在单次前向传播中预测流失、需求或欺诈等结果，无需任务专用训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由：原文给出了基准数字、架构原理和开源入口，读者可以据此评估用预训练模型替代表格机器学习管线的可行性。
Latent SpaceAI 评分6969 DeepSeek 开源 DeepInfer 推理栈，Latent Space 汇总其 155T token/日与约 80% 毛利的争议
Latent Space 在 PyTorch Conf 第一天报道 DeepSeek 开源生产推理栈 DeepInfer，据称单集群日处理 155 万亿 token、非高峰时段每加速器小时收入 38 美元，社区测算推理毛利约 80%。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 发布 AnyLanguageModel 1.0，统一 Apple 平台本地与托管模型调用
Hugging Face 发布 AnyLanguageModel 1.0，同时推出 swift-huggingface 1.0 和 swift-xet 1.0。
Mistral AIAI 评分5858 Mistral 发布首个时间序列基础模型 Timestral，209M 参数拿下三项公开基准第一
Mistral 发布首个时间序列基础模型家族 Timestral，参数规模 5M 到 209M，其 209M 模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三项公开基准上排名第一，成绩已提交排行榜。
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0：3,500 行代码的 Harnessed Agentic RL 框架
微软亚洲研究院发布 Harnessed Agentic RL 训练范式并开源重建的 Agent Lightning v1.0，让部署时使用的真实 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现 agent。
推荐理由：部署用的 agent harness 直接参与 RL 训练，免去在训练框架内重写 agent，并用 Kubernetes jobs 替代付费 sandbox 降低规模化成本。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5050 GitHub 开源 ReviewBench：AI 代码审查基准
GitHub 推出开源离线基准 ReviewBench，用于评估 AI 代码审查智能体。基准基于 103.9M GitHub pull request 分析构建，语料涵盖 19 种语言的 219 个公开 pull request，采用人工审查者、frontier LLM 和静态分析构成的多源 golden set，并由资深工程师独立验证，达成 96.6% 一致性。
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。