Import AI 476：创造力与递归自我改进、不如中国的开源权重模型、AI 走向太空
Elorian 与 Scale AI 发布 Humanity's Sixth Sense（HSS）基准，用 522 道题、288 张图和 234 段短视频（共 17.6 小时）测试多模态模型的直觉视觉推理，人类 pass@1 为 93.1，最佳模型 GPT 6 Astra 仅 53.6，GLM-5.3-flash 与 Kimi K3 分别只有 26.8 和 25.5。
#推理
Import AIAI 评分2222
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理循环做领域微调，在 IOI 2026 与 IMO 2026 两个竞赛上均达到金牌水平。
推荐理由：原文给出了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方，可看数据、训练与推理循环如何配合。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，并加入结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出跨平台内核迁移的具体方法与实测数字，可了解 CUDA 经验迁移到 Apple Silicon 的可行路径。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
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，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与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 长度也低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI Research 梳理了并行推理领域进展，重点讨论自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。文章对比了自一致性、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
Berkeley AI ResearchAI 评分4141 GRASP：面向世界模型的梯度规划器，实现更长时域规划
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、直接向状态迭代加入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让长时域规划变得可行。该方法针对长时域 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型状态输入梯度脆弱等问题。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 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 LLM 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 10x 更少的消融达到 SPEX 的性能。