GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道物理研究题中的 49 道，单题成本不足 3 美元
一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下求解理论物理研究题，运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 解出 50 题中的 49 题（98%），平均每题成本不到 3 美元，整套基准约 116 美元。
推荐理由：读者可看到智能体在理论物理论文级计算上的实际得分与成本，以及作者对研究品味与资源门槛的讨论。
#推理
The Decoder精选AI 评分8282
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 在 Amazon Bedrock 上用 Grok 4.7 构建长时程智能体
AWS 发布教程，介绍如何在 Amazon Bedrock 上基于 SpaceXAI 的 Grok 4.7 构建工具调用智能体，并评测其 reasoning effort 分档表现。
推荐理由：AWS 官方给出 Grok 4.7 在 Bedrock 上搭建工具调用智能体的完整评测方法，含 72 次运行的分档对比与生产监控思路。
Latent Space精选AI 评分7878 Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型家族
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，前者通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，后者仅面向 Muse Code 订阅用户。
推荐理由：汇总了 Meta Muse Wonder 系列的发布细节与多家第三方评测数据，可对照 Opus 5.5、GPT-6 等竞品判断其真实位置。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核作为知识库，在 Apple Silicon 上生成高质量内核。
推荐理由：K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon，给出注意力与 Mamba 两类内核的实测数据，可看跨平台迁移方法。
已经到底了