微软研究院发布 Magnetar：基于证明的通用计算 zkVM
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行，在笔记本上每秒证明 7.2 至 8.7 百万条 RISC-V 指令，15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 至 39 倍，证明验证约 12 毫秒。
推荐理由：微软研究院公开 Magnetar zkVM 的设计与基准，读者可了解零知识证明在通用程序上的效率与密码学取舍。
#部署/工程
Microsoft Research精选AI 评分7171
Microsoft ResearchAI 评分3232 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
微软研究院实习生开发了一套端到端机器学习系统，可提前 30-60 分钟为美国本土 66,935 座变电站生成位置级空间天气风险估计。该系统结合 AE 与 Dst 指数预报、纬度、地质电导率和电网数据，在 2020-2026 评估期内检测到近 80% 的重大空间天气事件，其中 Dst 预测在 62.2% 的高活跃时段优于 Burton 方程。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人表现与续航
微软研究院对移动操作机器人工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，可提升任务成功率、支持更大的模型并延长电池续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈，并给出可复用的卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
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。
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、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定，未教会模型自适应行为。