微软研究院：将物理 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续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 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5050 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测。在十项高难度靶分子的专家盲测中，RetroChimera 成功完成九项，优于 de novo 模型的五项、编辑模型的四项和基线 NeuralSym 的两项。
Google ResearchAI 评分2222 Google Research 推出 MilleMiglia：面向中程物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中程物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。中程物流承担区域乃至洲际配送中心之间的大批量货物运输，成本占比高却因企业数据敏感长期缺乏公开高质量数据，该工具将中程网络建模为时空图上的多商品流问题，以捕捉货物换车、按目的地分拣与时间窗衔接等约束。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA-to-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：读者可以看到 CUDA 内核经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层对性能差距的具体贡献。
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、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。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 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI Research 提出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其能预测解码器性能。该方法优化出的设计可媲美端到端 SOTA 方法，且内存与算力需求更低，无需针对任务设计解码器。