微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的 0/1 可执行校验当作 RL 奖励，对 Qwen3.8-27B 做 50 步 GRPO 全参数微调。
推荐理由：微软与 Hugging Face 把数据库终态校验改造成 RL 奖励，并公开了任务筛选与训练栈，可看可复用的训练数据策展方法。
Google Research 在 JAMA Network Open 发表研究，用 AI 模型解读未经专业超声培训的操作者采集的盲扫超声图像来评估孕周。在 385 名 16 至 36 周孕妇的队列中，模型平均绝对误差为 4.18 天，专家标准流程为 4.48 天；芝加哥适配后为 4.10 天，内罗毕零本地优化为 4.27 天。
推荐理由：研究在芝加哥和内罗毕两地前瞻验证同一模型，读者可据此判断盲扫超声 AI 跨硬件、跨人群的泛化程度。
微软研究院的Xinzhi Zhang与合著者Zhao Song证明了1995年提出的KLS猜想，确认对一大类高维概率分布，最佳平面切割与任意形状最佳切割的效果差距不超过一个与维度无关的固定常数。研究采用人类主导的智能体流程，AI系统探索了100多条候选路径，由研究者评估、剪枝并调整方向，最终借助递归细化方法消除了对维度的依赖。同期另有独立团队给出完整证明，随后还发布了Lean 4形式化验证。
推荐理由：这篇论文证明了一个悬置31年的高维几何猜想，并展示了研究者如何引导AI智能体筛选上百条研究路径。
Google Research 发布博客，介绍让 AI 智能体从计算设计走向真实湿实验室实验的三项研究：VERID 实验室语义数字孪生框架、适配体闭环设计原型和 FAP 靶点 de novo 蛋白结合体设计。
推荐理由：Google Research 用三个项目展示智能体如何接入湿实验室的物理状态与闭环实验反馈，读者可了解自动化实验的关键工程环节。
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何在通用性、速度与密码学假设三方面同时推进。
Google 发布 Geospatial Reasoning 智能体的技术报告，在四个基准上对比独立 LLM、基础工具、Earth AI 工具和带前置规划的完整智能体四种配置，并新开源 GeoKTools 与 GeoExpertQueries 两个基准的开发集。
推荐理由：原文给出四组基准对比与合作伙伴实测，可看清专用工具和前置规划对地理空间推理的作用。
Google Research 在 NBER 发布专利撰写三个月实地实验，133 名律师随机获得当时未发布的 Google Labs AI 专利撰写工具（现属 Gemini Notebook）使用权。
推荐理由：三个月实地实验区分了 AI 带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化，并指出两类收益在资深与初级律师身上并不一致。
Berkeley Sky Lab 团队把 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX 后端，并加入结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出注意力与 Mamba 两个内核的实测数据，并拆出翻译层对性能提升的贡献，便于判断跨平台内核迁移的可行边界。