Ataraxos AI 击败史上最佳 Stratego 玩家，曾难倒 AI 的隐藏信息游戏被攻克
卡内基梅隆等高校团队开发的 Ataraxos AI 攻克曾难倒 AI 的 Stratego 游戏，以 15 胜 1 负 4 平击败史上最佳玩家 Pim Niemeijer。该模型仅用 16 GPU 和几千美元训练，而此前 DeepMind 高预算也未能构建可靠获胜机器。
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今日 1 条Ars Technica · AISI 评分5353
The Decoder精选SI 评分7676 Ataraxos 击败 Stratego 最强人类选手，算力成本约为 DeepNash 的 1/500
研究团队开发的 Ataraxos 在 Stratego 对局中以 85% 有效胜率击败史上最强选手 Niemeijer，终结了人类在这款不完美信息棋盘游戏中的优势。
推荐理由：对比 DeepNash 的算力开销与训练成本，读者可了解不完美信息博弈中强化学习的新解法。
Google DeepMindSI 评分3434 Google DeepMind 回顾 15 年游戏 AI 研究：从 Atari 到 EVE Online
Google DeepMind 回顾了 15 年游戏 AI 研究历程，从 DQN 玩转 49 款 Atari 游戏，到 AlphaGo、AlphaZero、MuZero、AlphaStar，再到由 Gemini 驱动的通用智能体 SIMA 2。
Google Research精选SI 评分6262 Google Research 发布 SensorFM 可穿戴健康基础模型
Google Research 提出 SensorFM，一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型，预训练语料来自 500 万同意参与者、超过 1 万亿分钟的多模态传感器信号，覆盖 100 多个国家和 20 多款 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。
推荐理由：原文给出可穿戴健康基础模型的预训练规模与下游评测结果，读者可据此判断通用生理表征的可行性。
Google DeepMind精选SI 评分6262 Google DeepMind 用 Co-Scientist 加速细胞衰老逆转研究
Google DeepMind 介绍其 Co-Scientist 正被用于细胞衰老逆转研究。它扫描数万篇论文后提出 20 多个新的候选遗传因子，实验室测试验证了其中几个假设，成功让细胞进入更年轻状态并改善整体功能。此外，Co-Scientist 将原本需要长达六个月的筛选数据分析缩短到几天。
推荐理由：原文给出 Co-Scientist 在衰老研究中的具体产出与验证结果，读者可了解 AI 辅助科研的落地方式。
Google Research精选SI 评分6262 Google 发布 TurboQuant 等三种向量量化算法，KV cache 压缩至 3 bit 且无精度损失
Google Research 发布 TurboQuant 压缩算法，并配套提出 QJL 与 PolarQuant，用于解决向量量化中的内存开销问题，三篇工作将分别亮相 ICLR 2026 和 AISTATS 2026。
推荐理由：Google 提出 TurboQuant 等三种向量量化算法，在 KV cache 压缩与向量搜索上给出可复用的精度与内存权衡方案。