Leash Bio 的 Ian Quigley 谈 DEL 数据、Hermes 模型与 Minos 科学推理智能体
Leash Bio 用 DNA 编码库（DEL）为每个分子加数十条条形码，剔除结合 DNA 而非药物的蛋白，从而获得干净可复现的高通量数据。其仅用自家数据训练的 Hermes 在公开基准上与 Boltz 持平，团队还发现模型会记住蛋白"绰号"而非结合位点。
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Latent SpaceAI 评分3838
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软开源 Agent Lightning v1.0：3500 行轻量级 Agentic RL 框架，支持真实 harness 训练
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量级 Agentic RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现 agent。
推荐理由：微软开源 3500 行 Agent RL 框架，给出真实 harness 训练与 Kubernetes 部署路径，可迁移到自有智能体训练流程。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入水印
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，把水印技术带入合成生物学，将不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印不仅能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
推荐理由：SynthID 水印首次延伸到合成生物学，读者可了解其在蛋白质序列与结构上的实现方式及生物安全用途。
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。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera 并开源权重
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的模板模型 NeuralLoc，用学习式集成策略对两者预测排序。
推荐理由：微软研究院公开 RetroChimera 的架构与盲测结果，并开源权重，读者可据此了解逆合成预测的集成思路。
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3636 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把交互搜索转为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层次结构，以约 10x 更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分2727 基于信息量的成像系统设计：Berkeley AI Research 提出互信息评估框架
Berkeley AI Research 提出一种直接基于信息含量评估和优化成像系统的框架，用互信息量化测量对物体的区分能力，仅需噪声模型和测量数据即可估计。该框架在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证，信息估计能预测解码器性能，优化后的设计达到端到端方法水平，且内存和计算需求更低、无需任务专用解码器。