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。
IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 框架扩展出 MLX 后端，并设计结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核经验自动适配 Apple Silicon。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别 LLM 中驱动输出的关键交互。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 进一步借助层级结构，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。
伯克利AI Research团队在NeurIPS 2025论文中提出直接以互信息评估和优化成像系统的框架，用已知噪声物理直接计算噪声项、用自回归模型学习测量分布，估计值只会上偏不会低估。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域预测了解码器性能，优化出的设计达到SOTA端到端方法水平，且内存和算力需求更低、无需任务专用解码器。