OpenMobile-2 证明开源手机智能体可媲美闭源模型
南京大学、商汤等机构的研究者发布 OpenMobile-2，基于 Qwen3.5 的 9B 和 Qwen3.6 的 27B 两个手机智能体模型，并公开训练环境、数据和复现说明。
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The DecoderAI 评分7272
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 微软与 Hugging Face 用 ThinkingBox 数据库校验做 RL 奖励，Qwen3.8-27B 稳定通过任务从 38 增至 107
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。
Import AIAI 评分2828 Import AI 470：机器不应拥有权利、SPADE 自动生成训练环境、Hawkeye 优化 GPU kernel
METR 分析发现 AI 对网络安全漏洞发现的加速最明显，2026 年多个项目与漏洞数据库的报告速率较 2025 年大幅提升，数学研究仅小幅加速，AI 研究本身则无可测加速。SPADE 框架让 LLM 交替扮演环境设计者与推理智能体，在 Qwen3-30B-A3B 上把游戏环境套件均分提升至 58.3，比基座高 8.1。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展到数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等方法。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出基于信息量的成像系统设计框架
Berkeley AI Research 提出一种直接以互信息评估和优化成像系统的框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域预测了解码器性能，优化后的设计达到与端到端方法相当的 SOTA 水平，同时所需内存和算力更少，且无需任务专用解码器设计。