Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理流程打造专业模型，在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌线。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可迁移到其他专业领域。
#推理
Hugging Face Blog精选AI 评分6060
Import AIAI 评分2222 Import AI 469：DiG-bench 评测科学 AI、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观主义
DiG-bench（Discovery in Games）发布，用 70 款隐藏规则的游戏评测 AI 的探索与发现能力，21 款已公开。Opus 5 和 Fable 5 搭配 Claude Code 表现最佳，仅二者能在 Tier 7 完成 0.2 的任务，而人类可达 100%。Inherent 还发布 Faraday，用小型开源模型监督前沿模型做科研。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 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 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核经验适配 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据，可了解跨硬件迁移优化知识的具体做法。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重构的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划方法
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接加入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的"状态输入"梯度。该方法针对长时程规划中优化病态、非贪婪结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使长时程规划更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分3535 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 LLM 中识别驱动模型输出的关键交互。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。