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#部署/工程
  1. Microsoft Research71

    微软研究院推出基于证明的通用计算系统 Magnetar

    微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行过程，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 至 39 倍，证明验证约需 12 毫秒。

    推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何同时兼顾通用性、速度与标准哈希函数安全性。

  1. GitHub Blog · AI & ML60

    GitHub 推出基于 ModernBERT 的密钥检测分类器，将防护前移到 push 环节

    GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 合作微调的 ModernBERT 分类器，用代码上下文识别无固定格式的密钥，候选批次评估耗时不到 2 毫秒，可将可拦截的密钥数量提升一倍以上。

    推荐理由：GitHub 用九个季度的数据说明密钥泄露压力来自代码量增长，并给出用分类器把防护前移到 push 环节的思路。

  2. Microsoft Research78

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体 RL 框架

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重写 agent。

    推荐理由：框架把部署用的 agent harness 直接接入 RL 训练，并给出 6000 样本提升 14.6 个百分点的完整复现路径。

  1. Berkeley AI Research60

    从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon

    Berkeley Sky Lab 团队为 K-Search 演化式内核搜索框架新增 MLX 后端，并设计结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Apple Silicon 内核。

    推荐理由：作者把 CUDA 优化知识整理成结构化上下文，让演化搜索在 Apple Silicon 上接近专家内核水平，方法可迁移到其他硬件生态。

已经到底了