微软研究院：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工作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电池续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈，并给出可复用的卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
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Microsoft Research精选AI 评分6262
Microsoft ResearchAI 评分5252 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera 逆向合成模型并开源
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，用学习式集成策略对两者预测排序。
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 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核成为知识库并适配为 Apple Silicon 内核。
推荐理由：K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon，读者可看到跨平台内核迁移的具体方法与实测数据。
Berkeley AI ResearchAI 评分3333 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，可在特征归因、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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可预测并优化成像性能
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统信息含量，在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证了信息估计能预测下游解码器性能。该方法优化出的设计可媲美端到端方法，同时占用更少内存和算力，且无需任务专用解码器设计，相关成果发表于 NeurIPS 2025。