NVIDIA 开源表格基础模型 Kumo Tabular,在四个榜单排名第一
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 NVIDIA Kumo Structured 模型系列,已上线 Hugging Face。给定带标签的表格,它在单次前向传播中直接预测新行标签,支持分类与回归,无需训练、调优或特征工程。
推荐理由:原文交代了模型架构与人工数据预训练流程,读者可据此理解表格基础模型如何在免调优下兼顾精度与效率。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 NVIDIA Kumo Structured 模型系列,已上线 Hugging Face。给定带标签的表格,它在单次前向传播中直接预测新行标签,支持分类与回归,无需训练、调优或特征工程。
推荐理由:原文交代了模型架构与人工数据预训练流程,读者可据此理解表格基础模型如何在免调优下兼顾精度与效率。
微软研究院发布 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验的交互式 harness 组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究,预测并优先排序数千种化合物,从缩小搜索空间到选出候选化合物仅用一个周末,湿实验验证中排名最高的化合物产生了最大的预期细胞状态转变。
推荐理由:微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环,读者可了解 AI 参与药物发现的具体流程与验证结果。
微软亚洲研究院新加坡(MSRA – Singapore)作为微软在东南亚的首个研究实验室,成立一年来围绕下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践、生态与人才培养四大方向推进工作。实验室与新加坡医疗生态伙伴合作探索多模态医疗 AI 与自演化诊断智能体,并联合 EDB 于 2026 年 2 月举办物流与运输 AI 高管圆桌会。
Mistral 在慕尼黑开设德国中心,组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队,并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。该中心将与 BMW 合作碰撞仿真、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用,同时与慕尼黑工业大学(TUM)合作利用风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。
AWS 发布方案,用 CloudFormation 和 Terraform 模板自动化 Amazon Textract 适配器跨账户生命周期管理,将适配器 ID 外置到 Systems Manager Parameter Store 后,生产环境更新无需重新部署应用,原本需数小时至数天的协调工作缩短到数秒。方案包含预分类路由、生产安全配置,并支持将训练好的适配器从训练环境推广到生产环境。
AWS 结合 Amazon EKS、EFA 与 DeepEP 优化 MoE 模型的强化学习后训练,实现吞吐量提升 40%。该架构针对 rollout 生成与策略训练并行的异步 RL 负载,缓解 Expert Parallelism 带来的跨节点 all-to-all 通信瓶颈,适用于 RLHF、GRPO 等大规模 RL 训练流程。
在 Amazon SageMaker HyperPod 上使用开源 RL 框架 SkyRL,通过 GRPO 对 Qwen3-VL-8B 视觉语言模型进行多模态强化学习后训练,在固定 64 个迷宫评测集上把解迷宫成功率从 43.75% 提升到 95% 以上。
Amazon SageMaker HyperPod 搭配 Qumulo 的 Cloud Data Fabric(CDF)可让训练算力与数据分处不同 AWS Region,无需复制数据即可远程读取。
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的全球研究联盟,通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,供任何科学家免费使用。
推荐理由:NVIDIA 联合 Google DeepMind 等机构开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构预测,读者可了解开放科学在疫情准备上的具体做法。
NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza 在数据中心系统工程实验室负责产品量产前的硬件验证,她回忆 NVIDIA Rubin GPU 首次在系统级成功枚举时全场欢呼。她将验证工作比作破案,目标是在客户之前发现问题,单块板卡可能含数万个组件,一个机架接近 50 万个。
英国 AI Security Institute(AISI)正采用 EvalEval 的 Every Eval Ever schema 与 Evaluation Cards 平台公开分享评测结果,以提升评测科学的可复现性。
NVIDIA 推出 DSX Ready 认证计划,用于审核合作伙伴产品是否符合 NVIDIA DSX AI 工厂参考设计要求,首批覆盖电池储能系统(BESS)和冷却分配单元(CDU)两类。
NVIDIA 在埃及大埃及博物馆举办 AI 生态活动,其埃及深度学习学院学员规模一年增长超十倍,非洲已培训超 8.5 万名开发者,尼日利亚成为该学院全球第二大市场。非洲已有四座 AI 工厂宣布或上线,另有 656 兆瓦新增算力在建,Cassava Technologies 计划在埃及、肯尼亚、尼日利亚和摩洛哥部署,投资或达 7.2 亿美元。
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc,通过学习式集成对两者预测重排序,在盲测中化学家更偏好其单步反应预测。
Hugging Face 发布 tokenizers v1 候选版本,在 Apple M4 Max 单线程下编码速度比 v0.23 快 3 至 30 倍,八线程扩展效率为线性的 76%,且输出 token ID 与 v0.23 完全一致。
推荐理由:原文给出 v1 与 v0.23 的逐项基准对比和实现改动,可据此判断分词器在训练与推理管线中的实际提速空间。
Google Research 发布 MilleMiglia,一个用 C++ 编写的实例生成器,用于为中程物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据,源码与文档已在 GitHub 公开。
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,通过离线强化学习发现奖励对齐的 fan-out 查询并编译为监督信号,再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器,实现推理时单次非自回归生成完整结果集,无需 CoT 推理 token。
NVIDIA 介绍 DSX 平台如何在固定电力预算下提升 AI 工厂产出:Lambda 在 HGX B200 服务器上首次验证 DSX MaxLPS,用与 16 节点满功率相同的预算运行 19 节点,集群 token 吞吐从约 4 million tokens per second 提升到 5 million(+24%),性能功耗比提升 23%。
推荐理由:原文给出了 Lambda 实测的吞吐与能效数字,以及电网信号自动降载的生产案例,可据此评估其对电力受限场景的实际价值。
Google Research 在 ACL 2026 提出 ToolGrad,用“先答案后问题”范式生成工具调用数据:先构造真实 API 工作流,再反向标注用户查询,替代 ToolBench、ToolACE 的 DFS 试错搜索。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组全部 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模达 1PB,是 AlphaFold 数据库的 30 多倍。
推荐理由:读者可了解 9 亿单核苷酸变异预测数据集如何把基因组变异解读从单点分析扩展到全基因组视图。
Google 与 HHMI Janelia、剑桥大学等合作在 Cell 发表论文,发布完整雄性果蝇大脑与中枢神经系统连接组图谱,包含超过 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接,是迄今按神经元数量计算最大的脑图谱。
推荐理由:Google 与 HHMI Janelia 等合作发布迄今神经元数量最多的脑图谱,读者可了解 AI 在连接组学中的具体作用。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3,称其为迄今最先进、最准确的全球天气模型,直接学习实时卫星观测数据,每小时生成一次预报。
推荐理由:原文给出分辨率、更新频率与降水精度提升的具体数字,可据此判断 AI 天气预报在本地化场景的进展。
作者用 TRL 和 OpenEnv 开源复现了 Surya Narreddi 训练语言模型写 p5.brush 代码画水彩的配方,参考池数据集、RL 环境、训练脚本和模型全部公开,整条流水线可在 Hugging Face 上一条命令跑通。
推荐理由:文章完整拆解了用 TRL 和 OpenEnv 复现审美奖励训练的全过程,含三组奖励配比对比与踩坑记录,可直接迁移。
Hugging Face 发布教程,用 TRL 库的 GRPO 对 LFM2.5-350M 做 LoRA 微调,约 500 条样本、100 步训练,在 IFStruct 基准上通过率从 22.6% 提升到 29.7%,其中 JSON 从 18.0% 升至 31.9%,YAML 基本持平。
Google Research 提出 MAPL-EMIT 深度学习框架,基于 NASA EMIT 高光谱数据自动检测、预测增强并定位全球甲烷羽流,在专家标注羽流上召回率达 84%。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型,在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Google Research 介绍 Google Earth AI 的实验性能力 planetary prediction engine(PPE),可从自然语言查询出发自主完成数据发现、特征工程、模型训练与评估,把复杂地理空间预测模型的构建时间从数周缩短到数分钟。
推荐理由:原文给出了三阶段架构与四类任务的具体指标,读者可据此判断自动化地理空间建模相对人工流程的实际增益。
Google Research 推出自监督连续血糖监测(CGM)基础模型 GlucoFM,采用双流设计分离慢速血糖趋势与短期偏差。在 4 个队列、7 项临床预测任务共 14 项评测中,其平均 PR-AUC 达 58.8,较同语料预训练的 GluFormer 最优变体高 5.8 个百分点。
Hugging Face 提出 Quantization-Aware Healing(QAH),将 GPT-OSS 120B 结构压缩至 60B 参数并量化为 MXFP4 后,在 9 项 benchmark 中有 7 项反超其 bfloat16 全精度版本,包括 AA-LCR +7.4、AIME 2025 +5.6。
Google Research 提出 ME-POIs 框架,将匿名移动模式作为输入特征融入语言模型的地点表示,在未见地点上将访问意图预测相对提升 81.9%、价格等级分类提升 75.1%、繁忙度估计准确率提升 24.7%。该框架通过访问对齐、空间多尺度访问传播和文本-移动性协同三步流程,将 Gemini 等模型的语言嵌入与移动性向量对齐,并用邻近繁忙地点的访问模式缓解数据稀疏的长尾问题。
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍,在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用,并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP,同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Google Research 提出知识画像(knowledge profiling)框架,将事实状态分为编码失败、召回失败等五类,并构建含 2,150 条 Wikipedia 事实的 WikiProfile 基准,评测 13 个 LLM 共约 450 万条回答。
微软研究院发布研究模型 CARE-X,一个统一胸部 X 光视觉语言模型,同时支持报告生成与结构化预测,并用强化学习(DAPO)在多任务设置下奖励临床正确性。该模型在印度 Narayana Health 的真实临床数据上验证,覆盖罕见 ICU 病理与 CT 确认的增大类病变。
Multiverse Computing 发布论文 Efficient Knowledge Distillation for LLMs: Offline Top-K Logits and a Fused Chunked KL Loss,提出两项系统改动:一次性缓存教师 top-100 logits 使教师无需驻留显存,以及不生成完整词表×序列矩阵的分块 KL 损失。
Microsoft Research 发布 Echoverse,一套面向计算机使用智能体的深度可演化训练环境,包含十个深度领域世界和两个能力世界,并开源其中四个世界的代码、数据与数据库接地验证器。
推荐理由:原文用对照实验说明深度与多样性比环境数量更能带来迁移,可为构建计算机使用智能体训练环境提供方法参考。
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架,将 LLM 的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容,通过受自编码器启发的信念评分(belief grading)奖励能重建最新观测的信念。在协作编程基准 CollabBench 上,ABBEL-rec-BG 将全上下文模型的性能差距缩小约 50%,训练步数从 100 降至 50,峰值 token 数也低于全上下文设置。
Google Research 发布大型传感器基础模型 SensorFM,用 500 万名同意参与者、超过 1 万亿分钟的多模态传感器信号做自监督预训练,学习可迁移到心血管、代谢、睡眠和心理健康的通用生理表征。
推荐理由:原文给出了预训练规模与下游任务收益的对应关系,读者可据此判断通用表征在可穿戴健康场景的迁移空间。
Mistral AI 发布首个面向具身导航的 8B 模型 Robostral Navigate,仅用单个普通 RGB 相机(无深度传感器或 LiDAR)即可让机器人自主导航,在 R2R-CE validation unseen 上取得 76.6% 成功率,validation seen 为 79.4%,比最佳单相机方案高 9.7 点、比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 点。
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战:为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1,部分厂商已低于 $0.10,推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间,中位数约 50x。
Hugging Face 与 SkyPilot 联合发布 store: hf 存储后端,用一个 hf:// URL 和已有的 HF_TOKEN 就能把 Hugging Face Bucket 或任意 Hub 仓库挂载进 SkyPilot 任务。