微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的 1/0 可执行校验直接当作 RL 奖励，用于训练 ThinkingBox-Bench 之外的任务。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合开源了把数据库终态校验当作 RL 奖励的训练栈，并给出 Qwen3.8-27B 的可复现结果与成本对比。
Dharma-AI 在 Hugging Face 博客中预览即将发布的 VocabX 论文，介绍按 token 成本而非出现频率重建小模型词表的方法，在基于 Qwen3-4B 的葡语作文评分器上将实测推理成本降低 77.0%，平均回复长度从 350 个 token 降至 101 个。
推荐理由：以生产环境葡语作文评分器为例，展示词表特化如何在不改基座模型的前提下降低推理成本，并给出压缩与质量取舍的教训。
微软研究院 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 KLS 猜想，确认高维对数凹分布的最优超平面切割与任意形状切割之差不超过一个与维度无关的固定常数。
推荐理由：读者可了解 KLS 猜想如何被证明，以及人类主导、AI 智能体并行探索并筛选的研究流程如何运作。
Google Research 发布博客介绍三项研究，目标是打通 AI 计算探索与真实湿实验之间的差距。VERID 框架为实验室工作单元建立语义数字孪生，支持实时 3D 状态跟踪、秒级虚拟试运行、硬件安全检查与视频动作日志同步。
推荐理由：Google Research 用 VERID 数字孪生和适配体、蛋白设计闭环，展示智能体如何把湿实验纳入设计迭代。