Recursive 发布笔记本端编码模型 Flint，称大部分由 AI 参与构建
Recursive 发布首个模型 Flint，这是一个可在笔记本本地运行的免费编码模型，以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放下载。公司称其自动研究系统 Eureka Machine 参与了从预训练到后训练、推理的几乎每个环节，小团队不到四个月从零建成该模型。
#开源/仓库
TechCrunch · AIAI 评分7272 AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 多智能体系统的 5 个生产挑战，以及 Deep Insight 如何解决
AWS 解决方案架构团队开源了多智能体系统 Deep Insight，并梳理生产化过程中的五个核心挑战及对应技术方案。系统由 Coordinator、Planner、Supervisor、Coder、Validator、Reporter、Tracker 等智能体协作，把 CSV 数据和自然语言提示转成带引用的 DOCX 分析报告。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 用 AWS CDK 编排 SageMaker AI 端点自动扩缩容
针对 SageMaker AI 端点更新时自动扩缩容导致 CloudFormation/CDK 部署失败的问题，AWS 给出一个可复用 CDK construct，用三个自定义资源在端点更新前后自动注销并重新注册扩缩容目标。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 别再猜 Amazon SageMaker AI 上 TTS 的自动扩缩容目标值
针对自托管 TTS 端点自动扩缩容目标值靠猜的问题，AWS 在 Amazon SageMaker AI 实时端点上以自定义容器部署 82M 参数的 Kokoro-82M，用实测的 Q_max（单实例不突破 SLO 的最高并发）和 T_total（一次扩容端到端耗时）推算扩容阈值、缩容阈值与两个冷却时间。
The DecoderAI 评分7575 Recursive 发布首个模型 Flint，由 Eureka Machine 参与研发
AI 初创公司 Recursive 发布首个语言模型 Flint，研发过程中名为 Eureka Machine 的 AI 系统参与了提出想法、搭建、测试和规划后续实验等环节。
NVIDIA Blog精选AI 评分6565 NVIDIA Cosmos 扩展训练、评估与部署世界模型的新工具
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台，新增训练工具、仿真 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 蓝图，用于帮助开发者构建世界模型。
推荐理由：原文列出 Cosmos 平台新增的训练、仿真与数据工具，并给出保时捷等企业的落地数据，可据此判断世界模型开发流程的变化。
NVIDIA BlogAI 评分4040 NVIDIA Earth-2 开放模型在欧洲落地：AXA、Vaisala Xweather 等用于天气与气候预测
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示欧洲机构基于 Earth-2 开放模型的实际应用，并推出面向欧洲短期预报的区域模型 StormScope EU，利用 EUMETSAT 卫星观测以 10 分钟间隔预测 16 个 Meteosat 通道的云况。
Latent Space精选AI 评分8383 DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer，单集群日处理 155 万亿 token
DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的生产推理框架 DeepInfer，并公布单集群日处理 155 万亿 token、96% 输入缓存命中、首 token 延迟 400ms、生成 230 token/s 等生产数据。
推荐理由：原文把 DeepInfer 的架构取舍、缓存分层与成本测算放在一起，读者可据此判断开源推理栈与闭源服务的差距。
Simon WillisonAI 评分4040 Simon Willison 用 Claude Code 打造 RTS 游戏 Battle Drones，支持音频同步多人对战
Simon Willison 发布 vibe coded 即时战略游戏 Battle Drones，经 12 个大版本迭代、321 次由 Claude Code 等编码智能体提交的 commit，可在手机和桌面浏览器运行。
Microsoft Research精选AI 评分7373 微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体强化学习框架
微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的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新实现智能体。
推荐理由：原文给出框架的代码规模、Kubernetes 运行方式和一次编码智能体训练实验的分数变化，便于判断接入成本。
Berkeley AI ResearchAI 评分5858 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把多年内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 团队为 K-Search 进化式内核搜索框架新增 MLX 后端和结构化 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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 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，用于在大规模场景下识别驱动 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 倍更少的消融达到与 SPEX 相当的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展到数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等方法。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 伯克利提出基于信息量的成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出一种直接从测量数据估计互信息的框架，用于评估和优化成像系统，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证，信息估计可预测下游重建性能，优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于 NeurIPS 2025。