Dharma-AI 研究：专门化 SLM 词表可将实际应用推理成本降低 77%
Dharma-AI 在 Hugging Face 博客中预览即将发布的 VocabX 论文，提出按每个 token 的推理成本而非出现频率重建小模型词表，在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上把实测推理成本降低 77.0%，基座模型、数据和训练配方均未改变。
推荐理由：作者以生产环境作文评分器为例，展示按 token 成本而非词频重建词表，在基座模型不变时把实测推理成本降 77%。
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Hugging Face Blog精选AI 评分6060
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院推出基于证明的通用计算系统 Magnetar
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，并返回可在约 12 毫秒内验证的简短证明。在 15 个基准程序上，它比同机最快的现有 zkVM 平均快 10 到 39 倍，在笔记本上每秒可证明 7.2 至 8.7 百万条 RISC-V 指令。
推荐理由：微软研究院把十余年零知识证明研究整合为 Magnetar，读者可了解通用程序证明在速度与密码学假设上的取舍。
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 Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX 后端，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出注意力与 Mamba 两个内核的实测数字，并拆出翻译层带来的增益，可据此判断跨平台内核迁移的可行边界。
已经到底了