微软在 Nature 发布逆合成模型 RetroChimera，开源实现与权重
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，将 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc 通过可学习集成与重排序结合，并开源实现与权重。
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Google ResearchAI 评分2222 Google Research 推出 MilleMiglia：面向中段物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 开放。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 IBM 研究提出一致性指南，将 Agent 一致性差距从 24.4 点降至 12.0 点
IBM 研究团队在 ALTK-Evolve 中新增一致性指南，用 Consistency Analyzer 对单条轨迹的每个决策点重采样，找出易翻转的步骤并生成针对性指南。
推荐理由：原文给出 Pass^k 与一致性差距的量化方法，并展示用一致性指南把差距减半的完整流程。
Import AIAI 评分2222 Import AI 470：机器不应享有权利、SPADE 自动生成训练环境、Hawkeye 优化 GPU 内核
METR 研究显示 AI 对科学的加速并不均衡：2026 年 cURL、OpenSSL、Firefox 等项目的漏洞报告速度较 2025 年大幅加快，数学领域 arXiv 投稿在部分方向不到 12 个月翻倍，而 AI 研究本身的算法进展尚无显著加速。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 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 内核经验迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon，给出了注意力与 Mamba 两类内核的实测数据。
Google ResearchAI 评分3434 Google Research 用 AI 合成神经元加速脑图谱重建，错误率降低 4.4%
Google Research 提出 MoGen 模型，通过点云流匹配生成合成神经元形态，为 PATHFINDER 重建模型补充训练数据，使小鼠轴突重建错误率降低 4.4%，主要来自合并错误的减少。该团队称，在完整小鼠脑规模下，这一改进相当于节省 157 人年的手动校对工作。MoGen 已作为开源模型发布，论文将在 ICLR 2026 展示。
Google ResearchAI 评分3131 Google Research 研究：AI 评测需要多少标注者才够？
Google Research 在《Forest vs Tree: The (N, K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation》中提出，AI 评测常用的每项 1-5 名标注者往往不足，要反映人类意见差异常需每项超过 10 名标注者。