Import AI 474：柏拉图式心智空间、太空 TPU、智谱启动外层 RSI 循环
Import AI 474 期聚焦 Michael Levin 的论文《Ingressing Minds》，提出心智是来自柏拉图式模式空间的非物理模式，身体与机器只是其进入物理世界的接口。同期内容还涉及太空 TPU 与智谱（Zhipu）启动外层 RSI 循环。
#部署/工程
Import AIAI 评分3838
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3434 GitHub Copilot 谈为何 chat 是错误的 UI：用 canvas 替代聊天框
GitHub Copilot 提出 chat 往往是错误的 AI 交互界面，其 canvas 是可运行在 GitHub Copilot app 内的全栈应用，能与 agent 双向通信并调用第三方 API、在本地执行代码。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航
微软研究院对移动操作机器人负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院对机器人推理负载的系统性测量，给出了端侧 GPU 与卸载到边缘或云端的性能与续航对比数据。
Mistral AIAI 评分3636 Mistral 与 Cloudera 达成合作，将主权 AI 引入企业数据平台
Mistral 与 Cloudera 建立合作，将 Mistral 模型集成进 Cloudera 混合数据平台，支持企业在私有云、公有云、本地及完全气隙环境中部署推理并保持完全控制。企业可在受控环境内用专有数据训练定制模型，并基于开放权重拥有数据和由此产生的智能。Cloudera 平台承载 30 exabytes 客户自管数据。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 如何用 AI 智能体迁移 4 万行 Fortran 遗留代码
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 迁移到 C++，对象是一个没有测试套件和集中文档的物理密集型油藏模拟器。团队先搭建数值对齐测试框架，用自定义解析器生成调用树并借助 Vibe CLI 和 Mistral OCR 让上百个智能体补文档，再以规划、编码、测试、审查加人工卡点的工作流逐模块迁移。
推荐理由：Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整流程，其中先建数值对齐测试再迁移的做法可直接迁移到其他遗留系统改造。
Mistral AIAI 评分4040 Mistral 与 HUMAIN 达成战略合作，推进沙特及中东主权 AI
Mistral 与 HUMAIN 宣布战略合作，覆盖 AI 基础设施、先进模型开发与 AI 解决方案部署，合作规模达数亿欧元。双方将优先推进网络安全与语音领域的模型本地化，并计划开发阿拉伯语表现强劲的前沿模型，Mistral 还将探索使用 HUMAIN 数据中心基础设施。双方计划在沙特面向受监管行业制定联合市场策略，以满足对主权 AI 的需求。
Import AIAI 评分2222 Import AI 470：机器不享有权利、SPADE 自动化环境生成、Hawkeye 构建更优 GPU kernel
METR 研究显示 AI 对科研的加速并不均衡：网络安全漏洞报告在 2026 年大幅加速，数学领域贡献有限，AI 研究本身则无可测量加速。SPADE 框架让 LLM 交替生成可执行训练环境并求解，在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件均分达 58.3，较基线提升 8.1。本期还介绍了用 Hawkeye 构建更好 GPU kernel 的工作。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Agentic Search，用多步检索循环提升复杂文档搜索准确率
Mistral 发布 Agentic Search，作为检索层让模型在复杂文档中查找、阅读并核实信息，通过 Mistral Search Toolkit 和 Studio、Vibe 中的 Libraries 提供。
推荐理由：原文给出多步检索循环在 FinanceBench 与 OfficeQA Pro 上的准确率、token 与延迟变化，可据此判断传统 RAG 的改进空间。
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 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、为智能体服务的数据系统
GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分供应商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。
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。