微软研究院等证明 31 年未解的 KLS 猜想
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 KLS 猜想，证明高维对数凹分布下最佳超平面切割与任意形状最佳切割的差距不超过一个与维度无关的常数。
推荐理由：这条内容讲的是研究者如何用智能体并行探索上百条路径、人工筛选后完成证明，可了解人机协作做数学研究的实际流程。
#推理
Microsoft Research精选AI 评分7171
Google DeepMind精选AI 评分9292 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 模型
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和科研人员开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 享 95% 折扣。
推荐理由：官方给出多领域基准排名、内部工程与科研落地案例和定价，可据此判断前沿模型在专业工作流中的位置。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述并行推理进展，重点分析自适应并行推理：让模型自行决定何时分解并并行化子任务、开多少并发线程以及如何协调。现有 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS 及 ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法，其并行结构与搜索策略多由模型外部预先设定。
Berkeley AI ResearchAI 评分5252 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 发布博客介绍 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过把轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、对状态迭代加噪声做探索，并绕开脆弱的 state-input 梯度。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征归因、数据归因和机制可解释性中大规模识别驱动模型输出的关键交互。