因果效应识别中的聚类操作不变性
因果图中对变量做任意聚类会改变变量间的因果关系并导致错误结论。研究提出一类基于原图 c-components 条件的聚类操作，在可识别性与不可识别性均被保留时称为识别不变，并给出实际场景中的应用演示。
#数据/训练
arXiv stat.MLAI 评分1313 arXiv stat.MLAI 评分1313 高维渐近理论与隐私迁移学习的数据集选择
研究提出一种基于高维回归与加权岭估计器的数据集选择方法，仅依赖汇总统计量即可判断外部数据能否改善预测，并给出在标签或特征与标签联合上的ρ-零集中差分隐私保证。其核心技术贡献是测试误差的确定性等价，刻画了样本量、协方差结构、模型偏移、正则化与隐私噪声之间的交互，可在不访问数据本身的情况下优化超参数并判断私有外部数据集是否有用。
arXiv cs.CLAI 评分2727 TPBench：面向对话压缩的转折点基准
研究者提出 TPBench，用于评估对话压缩中的"转折点驱逐"失败：压缩器可能保留事实却丢掉改变事实的那一轮对话。TPBench 在相同名义保留预算下评测三个信息目标，P1 为用户初始目标，P2 为用户修改后槽位的当前值，P3 为两者兼有，答案取自 MultiWOZ 与 SGD 的人工对话状态标注。
arXiv cs.LGAI 评分2020 Co-design Gym：面向具身与策略协同优化的统一基准
研究者推出 Co-design Gym，一套用于联合优化具身设计与控制策略的基准环境套件，覆盖机器人操作与运动、多机器人协作、软体动力学、电子游戏、电网、无线网络、F1 赛车、多智能体仓库和最优控制等领域，共 20 个环境族、超过 85 个协同设计预设。该工作还对代表性协同设计算法做了系统评测，刻画了当前 SOTA 水平。
arXiv cs.LGAI 评分2929 共享内存为何在 Looped Transformer 中出奇有效
研究者预训练了共享内存的 Looped Transformer（LPT），仅第一次递归写入 key-value cache，后续递归读取该缓存并保留自身短窗口，结果共享内存不但不损质量反而提升质量。
arXiv cs.LGAI 评分2929 LINEUP：将个性化与逐用户适配解耦，每个用户只需优化 8 个标量
LINEUP 将个性化能力与逐用户可训练状态解耦，每个目标用户只需优化 8 个标量，而对比的 private-LoRA 配置每用户需 419 万参数。该方法学习一组可复用的低秩个性化因子，通过用户条件召回与查询相关校准组合，并把目标用户适配限制在共享修正空间上的极小用户编码中。
arXiv cs.LGAI 评分2222 HEST：用熵训练的双曲探针实现稀疏激活引导
研究者提出 Hyperbolic Entropy Steering（HEST），将隐藏状态嵌入 Poincaré 球，用仅以模型自身 next-token 熵为标签的轻量探针，在熵超过阈值的 token 处沿测地线调整状态。
arXiv cs.CVAI 评分1212 4DFEID：4D 面部表情强度数据集发布
研究者构建了 4D 面部表情强度数据集 4DFEID，基于参数化人脸模型生成 2,869 条网格序列，并通过众包平台收集超过 90,000 条 Likert 量表主观强度评分。基线实验显示，时空图模型在片段强度估计上持续优于传统帧聚合方法。该数据集以动态 3D 刺激替代现有 2D 静态图像，为情感计算与人机交互中的表情强度感知研究提供资源。
arXiv cs.CLAI 评分2929 FinDialogLens：用多轮对话事件抽取识别金融聊天室中的漏单交易
FinDialogLens 是一个混合 LLM 流水线，通过多轮对话事件抽取识别金融聊天室中被遗漏的 RFQ 交易，用微调小模型检测 RFQ 触发消息与价格/成交结果，再由 RFQ-Level Module 切分事件窗口、Trade Engine 填充论元角色。
arXiv stat.MLAI 评分1313 ResTGP：面向高维数据的残差树高斯过程建模框架
研究者提出贝叶斯残差树高斯过程方法 ResTGP，用于处理多维域中具有异质结构的大规模空间数据。该方法沿二进树在多个分辨率上迭代分解预测过程与残差过程，实现灵活的多尺度协方差建模与分治计算，并基于递归消息传递的贝叶斯推断策略使计算量在给定树下随样本量线性增长。论文还证明了非参数回归框架下连续函数估计的后验一致性，数值实验与风暴潮应用验证了其优势。
arXiv cs.AIAI 评分3131 AI Risk Observatory：用 LLM 分析英国上市公司年报中的 AI 风险披露
研究用两阶段分类流水线处理 1,362 家英国上市公司 2020-2025 年的 9,821 份年报，发现提及 AI 风险的报告占比从 2.8% 升至 41.2%，AI 采用披露从 13.8% 升至 45.2%，供应商提及集中在以 Microsoft 为首的少数厂商。2025 年 41.2% 的报告提及 AI 风险，但仅 4.3% 属于实质性披露，危害披露全语料仅 7 份。
arXiv cs.LGAI 评分2020 固定目标异常检测器的收敛坍缩问题：用核锚定局部性正则化（KAR）缓解
研究揭示固定目标异常检测器存在"收敛坍缩"：优化越好、检测越差，因收敛后残差信号在异常与正常数据上同时消失。作者提出闭式、免训练、CPU 高效的 Kernel Contraction Matching（KCM），并在此基础上引入 Kernel-Anchored Regularizer（KAR），惩罚神经预测偏离训练目标的核加权平均。
arXiv cs.LGAI 评分1515 SSU-LSF：面向 Mamba 陆面预报非平稳偏差的状态空间遗忘框架
研究者提出 SSU-LSF，首个专为地理科学 Mamba 类状态空间模型打造的机器遗忘框架，用于消除陆面预报中非平稳干扰事件对状态转移矩阵的隐性偏差。
arXiv cs.AIAI 评分3131 FD-SCoPE：用可验证、反馈驱动的语言模型回答临床试验证据表问题
FD-SCoPE 是一个语言模型框架，可回答临床试验证据表上的两类问题，并公开查询语句、所选试验与推导规则，还能从专家纠正中学习。
arXiv cs.CLAI 评分2222 心理健康污名自动评估基准：LLM 常过度预测污名，除非给出明确操作规则
研究者提出一个基于理论的心理健康污名自动评估基准，包含真实网络新闻与社交媒体文本，并按污名模式、领域及具体成分进行细粒度标注，覆盖六种心理健康状况。结果显示，检测情感、毒性和仇恨言论的模型无法很好捕捉心理健康污名，LLM 在缺乏明确操作规则时往往过度预测污名。基准的公开部分、标注、典型示例与代码已发布。
The DecoderAI 评分6262 Google 研究者提出 RRSI，防止自我改进智能体记忆测试任务
Google 研究者提出 RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses），通过随时间收缩的编辑预算和严格评审机制，限制智能体在自我改进中记忆测试任务。
量子位AI 评分6262 Meshy 不到两年 ARR 从 100 万美元增至 1 亿美元
量子位报道，AI 3D 生成公司 Meshy 披露其 ARR 从 100 万美元增长至 1 亿美元，用时不到两年，快于 HeyGen 的 29 个月。文章用同一张参考图对比 GPT-6 Astra 与 Meshy 的生成结果，指出通用模型擅长 CAD、参数化建模等可拆解为几何关系的任务，而角色、复杂道具等资产仍依赖专业 3D 模型。
量子位AI 评分6262 DeepSeek 弹性计算团队扩招，披露 DSec 沙盒基础设施技术报告
DeepSeek 弹性计算团队大量招聘，尤其需要资深工程师，并同步公开技术分享《DeepSeek 弹性计算（DSec）：面向大规模 Agent 训练的沙盒基础设施》。
Latent SpaceAI 评分6060 Airbnb CTO 谈如何把公司改造成 AI-native：60% 代码由 AI 编写，用 Everest 上下文图谱加速产品开发
Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 接受 Latent Space 采访，介绍其把 Airbnb 改造成 AI-native 公司的做法：目前 60% 的代码由 AI 编写，功能交付量同比增长近 80%，工程师人均 PR 吞吐量提升约 1.6 倍。
Latent SpaceAI 评分3434 MIT 的 Alex Zhang 谈 RLM、GPU 内核与智能体集群：学术界的雄心
MIT 研究者 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中介绍了其 Recursive Language Models（RLM）等工作，基于 RLM 的 harness 是首个接近解决 ARC-AGI-3 的方案，早于 OpenAI 的 Astra。
Ars Technica · AIAI 评分6060 Ataraxos 以 16 块 GPU 在 Stratego 上击败顶尖人类选手
卡内基梅隆、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发出 AI 系统 Ataraxos，在 Stratego 中以 15 胜 1 负 4 平击败被视为史上最强的选手 Pim Niemeijer。
NVIDIA BlogAI 评分2222 NVIDIA AI 工厂如何实现高产出、长寿命与通用性以最大化投资回报
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报取决于三个因素：每兆瓦产出能力、硬件使用寿命和 token 需求。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本最多低 45 倍。
NVIDIA BlogAI 评分1212 NVIDIA 开放 2027–2028 研究生奖学金申请，最高 6 万美元
NVIDIA 第 26 届研究生奖学金项目面向全球开放申请，聚焦 AI、机器学习、自动驾驶、计算机图形、机器人、医疗和高性能计算等领域，每位学生最高可获 6 万美元。
Microsoft ResearchAI 评分3131 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及变电站所在地的纬度与地质电导率数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的空间天气风险预估。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入水印
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使其在数字模型和合成出的实体蛋白质上均可验证，同时实验室测试显示不损害生物功能。
推荐理由：DeepMind 把水印从数字内容扩展到合成生物，读者可了解其如何在不影响蛋白功能的前提下嵌入可验证信号。
Microsoft Research精选AI 评分6565 微软研究院推出面向生物学复杂性的 AI 研究系统 Quine
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的生物世界模型与连接科学工具、文献和湿实验的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构数据集
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的全球研究联盟，通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，供任何科学家免费使用。
推荐理由：NVIDIA 联合 Google DeepMind 等机构开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测结构，读者可了解开放科学在疫情准备中的具体做法。
Microsoft ResearchAI 评分4141 微软研究院在 Nature 发布逆合成模型 RetroChimera，并开源实现与权重
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 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，在盲测中化学家对其单步反应预测的偏好超过此前模型与文献反应。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单碱基变异预测
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 倍以上。
推荐理由：AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单碱基变异的预测结果做成可检索资源，读者可了解基因组变异解读的规模化路径。
Microsoft ResearchAI 评分4141 微软推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向人群级发现
微软发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 两个高效病理基础模型，均采用从十亿参数 GigaPath 编码器蒸馏出的 22M 参数 ViT-S 骨干，并以 Apache 2.0 许可开源。
Microsoft ResearchAI 评分3838 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增至 2.5 倍，并集成进 CP2K 等主流 DFT 软件
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
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，用受自编码器启发的信念评分（belief grading）奖励能重建最新观测的信念。在协作编程基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将相对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 数也低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
GPT-4 级能力从 2023 年初的约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出近零推理成本下的三大数据系统挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成并需可验证的数据系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 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、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性将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。