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 推理从机器人本体 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率并支持更大的模型。
推荐理由：微软研究院首次系统测量机器人本体推理与卸载推理的差异，给出任务成功率、电池续航和工具链层面的可迁移结论。
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Microsoft Research精选AI 评分6262
Microsoft ResearchAI 评分4545 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在盲测中化学家更偏好其单步反应预测。
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 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。
推荐理由：K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon，读者可看到跨硬件迁移的具体方法与实测差距。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 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2626 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从含噪测量中估计信息量，在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域预测解码器性能。该方法在 NeurIPS 2025 论文中展示，优化信息量得到的设计可匹配 SOTA 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。