微软研究院：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动机器人操作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
#开源/仓库
Microsoft Research精选AI 评分6262
Microsoft ResearchAI 评分5050 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 与基于 GNN 的 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在十项挑战性靶标的多步合成路线评测中成功 9 项，优于 de novo 模型的 5 项、编辑模型的 4 项和 NeuralSym 的 2 项。
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 基于 K-Search 演化式内核搜索框架，为 Apple Silicon 的 MLX 构建后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让现有 CUDA 内核作为知识库被改写为 MLX 内核。
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，可看跨平台内核知识迁移的具体做法。
Berkeley AI ResearchAI 评分2828 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影响 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，以约少 10 倍的消融次数达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 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，仅用带噪测量和噪声模型即可量化信息量，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无镜头成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测解码器性能，优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于 NeurIPS 2025。