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%。
#推理
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院等证明31年悬而未决的KLS猜想
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，证明该猜想中的界与维度无关，是一个固定常数。
推荐理由：这篇论文证明了一个悬置31年的高维几何猜想，并展示了研究者如何通过人工筛选引导AI智能体探索上百条路径。
Google DeepMind精选AI 评分8888 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，称其在物理理解、代码生成和视觉语义推理上有明显提升，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。
推荐理由：官方给出 Argon 在 ERQA 的 87% 成绩和机器人全流程示例提示词，可据此判断物理推理模型能覆盖哪些环节。
Google DeepMind精选AI 评分9393 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 模型
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，今日起通过 Gemini API、AI Studio、Google Antigravity 及 Gemini 应用和搜索 AI Mode 向开发者、企业和订阅用户开放。
推荐理由：官方给出多领域基准排名与内部工程、科研落地案例，可据此判断前沿模型在长程任务上的实际边界。
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。
Berkeley AI ResearchAI 评分4141 ABBEL：教 LLM 更新信念状态，提升长程交互效率
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编码任务上，基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理：让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、开多少并发线程以及如何协调。现有 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法多由外部固定并行结构，未按问题难度自适应调整。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让世界模型的长时程规划更稳健。该方法针对长时程 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部最优和高维视觉潜空间失败模式等问题。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 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 LLM 中的关键交互。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 10x 更少的消融达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展至数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等方法。