研究：被迫二选一时 Grok 4.7 九成选共和党，GPT-6.1 Sol 九成七选民主党
Convovo 的一项研究通过 API 向 Grok 4.7 和 GPT-6.1 Sol 提出强制二选一的投票问题，结果 Grok 在 92% 的回答中推荐共和党候选人，GPT-6.1 Sol 在 97% 的回答中推荐民主党候选人，在近 500 场选举中两者一致率不足 10%。
推荐理由：研究通过 API 强制二选一，对比两款模型在近 500 场选举中的推荐倾向与引用来源差异。
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值得读的 AI 论文与研究成果：架构创新、训练方法、能力测量与理论进展。
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TechCrunch · AI精选AI 评分7878
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。
Google Research精选AI 评分6161 Google Research 用 AI 辅助盲扫超声评估孕周，跨场景误差接近专家
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。
Microsoft Research精选AI 评分7474 微软研究院等证明31年悬而未决的KLS猜想
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精选AI 评分6464 Google Research 介绍让 AI 智能体落地湿实验室的三项研究
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。
Microsoft Research精选AI 评分6969 微软研究院发布 Magnetar：基于标准哈希函数的通用零知识证明系统
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 Research精选AI 评分6060 Google 发布地理空间推理智能体技术报告并扩大 Earth AI 早期访问
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精选AI 评分7474 Google Research 研究：AI 辅助提升专利撰写产出，但初级律师的无辅助判断力未同步提升
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 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。