Google 在 PNAS 发表研究：用高温超导问题评测 LLM 世界模型
Google 与康奈尔大学合作在 PNAS 发表研究，让 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 和一套自建 RAG 系统回答 67 道高温超导专家级问题，由 12 位国际专家按平衡性、全面性、简洁性、证据、图像相关性和定性反馈六项指标盲评打分。
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Google Research精选SI 评分6666 Google 在 Flood Hub 上线城市山洪预报，提前 24 小时预警
Google 宣布在 Flood Hub 上线城市山洪（urban flash flood）预报，利用新的 AI 方法可提前最多 24 小时预测城市山洪风险。
推荐理由：Google 把洪水预报从河流扩展到城市内涝，并给出与 NWS 同口径的精度对比，可看 AI 预警的覆盖边界。
Google Research精选SI 评分6060 Google 推出 Groundsource：用 Gemini 把新闻报道转为灾害数据
Google Research 推出 Groundsource，一种用 Gemini 从非结构化新闻中提取灾害历史数据的方法，并发布首个开放数据集，包含 2000 年至今 150 多个国家的 260 万条城市山洪记录。
推荐理由：Google 用 Gemini 从 80 种语言新闻中抽取洪水事件，其人工核验准确率与覆盖范围可供评估 LLM 做数据抽取的可行性。
Berkeley AI ResearchSI 评分3434 不依赖 TD 学习的强化学习：用分治法扩展 off-policy RL
Berkeley AI Research 提出一种基于分治（divide and conquer）的强化学习算法，不依赖时序差分（TD）学习，可将 Bellman 递归次数从线性降为对数级，从而扩展到长时程任务。
Mistral AI精选SI 评分6262 Mistral AI 完成 1.7B€ C 轮融资，ASML 领投
Mistral AI 宣布完成 1.7B€ 的 C 轮融资，投后估值 11.7B€，由半导体设备制造商 ASML 领投，现有投资方 DST Global、Andreessen Horowitz、Bpifrance、General Catalyst、Index Ventures、Lightspeed 和 NVIDIA 参投。
推荐理由：Mistral AI 完成 1.7B€ C 轮融资，由 ASML 领投，读者可了解其估值与半导体产业链合作方向。
Berkeley AI ResearchSI 评分2424 word2vec 究竟学到了什么？伯克利提出可定量预测的学习理论
伯克利 AI 研究团队证明，在随机小初始化等温和近似条件下，word2vec 的学习问题可化简为无权重最小二乘矩阵分解，梯度流动态有闭式解，最终学到的表示等价于对目标矩阵 M* 做 PCA。该矩阵仅由词共现概率与 unigram 概率定义，其顶部特征向量对应名人传记、政府行政、地理描述等可解释主题。训练因此表现为按序离散的秩递增步骤，每步降低损失并扩展一个正交子空间。
Mistral AISI 评分3434 Mistral 通过微调 Pixtral-12B 提升卫星图像视觉语言模型性能
Mistral 对 Pixtral-12B 进行 LoRA 微调后，在 Aerial Image Dataset（AID）卫星图像分类任务上较基座模型显著提升，改善了密集住宅与中等住宅等易混淆类别的区分能力，并减少了模型幻觉出的无效类别名。
Mistral AISI 评分4040 Mistral AI 发布首个 AI 模型全生命周期环境影响研究，为全球 AI 环境标准提供参考
Mistral AI 联合 Carbone 4 和法国生态转型署（ADEME）完成首个 AI 模型全生命周期分析，并公开两项指标：Mistral Large 2 截至 2025 年 1 月训练及 18 个月使用产生 20.4 ktCO₂e。