OpenAI 称已阻断窃取模型推理的攻击，但同一手法在 Azure 上仍然有效
OpenAI 称其阻断了一场针对模型推理内容的蒸馏窃取活动，该活动 7 月 1 日起低量出现，7 月 24 至 25 日激增至来自 4000 多名用户的 16000 次请求，涉及 15000 多个关联账号，7 月 28 日前已全部关停，OpenAI 将核心参与者与 Moonshot AI 相关人员关联。
推荐理由：事件披露了推理蒸馏攻击的完整时间线与云平台防护差异，可据此理解模型推理泄露的攻防现状。
数据与训练
全部主题训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
最新精选
第 1–20 条 · 共 30 条The Decoder精选SI 评分7878
Microsoft Research精选SI 评分6262 微软研究院推出面向生物学复杂性的 AI 研究系统 Quine
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据联合训练的生物学世界模型，以及连接模型、科学工具、文献和实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物学世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Latent Space精选SI 评分8282 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 与 Flash 开源全模态模型，训练成本约 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列两款原生全模态开源模型，MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数，Artificial Analysis 智能指数 46，位列开源权重模型首位，定价 $0.435/M 输入、$0.87/M 输出 token，采用 MIT 许可。
推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其RL环境与训练配方开源，可观察后训练成本压缩到何种程度。
NVIDIA Blog精选SI 评分6262 NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1，吞吐最高提升 3.7 倍
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 首次提交 Vera Rubin NVL72 预览成绩，在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍，在 DeepSeek-R1 上最高 2.5 倍。
推荐理由：MLPerf v6.1 首次提交数据给出 Vera Rubin 相对 GB300 的吞吐倍数与 99% 扩展效率，可据此判断推理成本走向。
NVIDIA Blog精选SI 评分6262 Salesforce 发布首个 CRM 推理模型 Koa，基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 构建
Salesforce 在 Dreamforce 上发布其首个 CRM 推理模型 Koa，基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 在近三十年企业 CRM 部署数据构建的专有合成数据集上后训练而成。
推荐理由：Salesforce 首个 CRM 推理模型 Koa 基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练，读者可了解其训练方式与落地节奏。
NVIDIA Blog精选SI 评分6262 NVIDIA 详解 DSX 平台：同功率预算下 token 吞吐提升 24%
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上介绍 DSX 平台，其中 DSX MaxLPS 在 Lambda 的 HGX B200 集群上完成首次验证：19 个节点以 85% 功率运行，达到与 16 节点满功率相同的功率预算，集群 token 吞吐提升 24%（约 400 万 token/秒升至 500 万），每瓦性能提升 23%。
推荐理由：原文给出 DSX MaxLPS 在 Lambda 集群的实测数字与 DSX Flex 的电网响应案例，可据此判断同功率预算下的吞吐提升空间。
Google Research精选SI 评分6262 Google 发布行星预测引擎 PPE，自动完成地理空间建模全流程
Google 在 Earth AI 计划下推出实验性研究能力行星预测引擎（PPE），可依据自然语言查询自主完成地理空间数据检索、特征工程、模型训练评估并生成报告，把原本需要数周人工数据工程的建模流程压缩到数分钟。
推荐理由：Google 官方给出 PPE 在公共卫生、粮食安全与疫情预测上的量化对比，可看自动地理空间建模相对人工流程的差距。
Hugging Face Blog精选SI 评分6262 Multiverse Computing 提出 Quantization-Aware Healing：4-bit 压缩模型在 9 项基准中 7 项超过其全精度版本
Multiverse Computing 发布论文《Quantization-Aware Healing: A Practical Recipe for Recovering Compressed, 4-Bit LLMs》，提出 QAH 方法：对结构压缩并量化的模型，直接从压缩前的原始全精度模型蒸馏，而非从恢复出的 bfloat16 checkpoint 蒸馏。
推荐理由：论文给出压缩加量化后从原始教师蒸馏的恢复配方，并附与 QAT 的稳定性对比数据。
Hugging Face Blog精选SI 评分6262 IBM 研究：智能体到底需要多少记忆？
IBM 研究团队在 Hugging Face 博客发布 ALTK-Evolve 的后续研究，用 AppWorld 的 585 个多步任务测试八款模型，发现智能体记忆不是开关而是需要按模型校准的剂量。
推荐理由：八模型对比显示智能体记忆的注入剂量需按模型能力校准，并给出检索与缓存的成本权衡。
Google DeepMind精选SI 评分8282 Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型，在预测气旋路径、强度和风场结构上达到 SOTA，平均为预报员多争取约一天的预警时间，三天预报精度相当于此前模型的两天水平。
推荐理由：原文给出气旋路径与强度预报多出约一天预警时间，并开源模型权重与代码，读者可据此判断气象预报工作流的可用变化。
Google Research精选SI 评分6262 Google Research 提出 Science One Framework：用证据链实现可验证的自主科研
Google Research 提出 Chain-of-Evidence（CoE）可验证性框架，并落地为自主科研原型 Science One Framework 与配套的 CoE Audit 审计指标。
推荐理由：原文给出可验证性框架与审计指标，并对比基线系统的引用幻觉率，读者可据此判断自主科研智能体的可信度评估方式。
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。
Hugging Face Blog精选SI 评分7575 LeRobot v0.6.0 发布：想象、评估、改进
Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0，围绕机器人学习闭环引入世界模型策略（VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA）、新一批 VLA（GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT）以及统一的奖励模型 API（Robometer、TOPReward）。
推荐理由：原文把世界模型策略、奖励模型 API 与六个仿真基准整合进同一套 CLI，读者可据此判断机器人学习闭环的工程化程度。
Google Research精选SI 评分7878 Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型
Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测建模为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：原文给出 TabFM 的架构设计与 TabArena 基准表现，读者可据此判断零样本表格预测能否替代传统树模型流程。
Google DeepMind精选SI 评分6262 Google DeepMind 公布塞拉利昂 AI 学习试验结果
Google DeepMind 公布在塞拉利昂开展的预注册随机对照试验结果，使用 Guided Learning 的学生数学成绩比对照组提升 0.258 个标准差，约相当于八周内取得 1.2 至 1.7 年的常规学习进度。
推荐理由：塞拉利昂预注册随机对照试验给出了 Guided Learning 的量化增益与交互数据，可了解 AI 辅助教学的实际效果与局限。
Google Research精选SI 评分6262 Google 开源其水文建模框架，用于 AI 洪水预报
Google Research 在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可开源其水文建模框架，让各国气象与水文机构能用与 Google Flood Hub 相同的架构和相近训练数据训练 AI 洪水预报模型。
推荐理由：Google 把驱动 Flood Hub 的水文模型架构与训练流程开源，读者可了解其与旧版相比的预测时效变化及接入方式。
Mistral AI精选SI 评分6060 Mistral 推出物理 AI，将 Emmi AI 并入企业平台
Mistral 宣布将 Emmi AI 并入公司，推出面向工业工程的物理 AI 能力，作为其企业解决方案中的新基础能力。该能力从几何与边界条件直接预测物理场，单次前向推理在单 GPU 上以秒级完成，用于设计迭代，传统求解器保留用于验证和边界情况。
推荐理由：Mistral 把物理仿真模型并入企业平台，读者可了解其与传统求解器的分工及工业落地场景。
Mistral AI精选SI 评分6262 Mistral 收购 Physics AI 公司 Emmi AI
Mistral AI 本周签署最终协议收购 Physics AI 先驱 Emmi AI，以强化其作为工业企业 AI 转型伙伴的定位。Emmi AI 成立于奥地利，专注物理 AI 与大型工程模型，可把多日计算替换为实时仿真并构建数字孪生，其 30 多名研究人员和工程师将于 5 月加入 Mistral 的 Science 与 Applied AI 团队。
推荐理由：Mistral 通过收购补齐物理仿真能力，读者可了解其工业 AI 布局与工程智能体方向。
Google Research精选SI 评分7575 Google 发布 ERA 科研工具并开放 Computational Discovery 试用
Google 发布 Empirical Research Assistance（ERA），这是一个用 Gemini 编写和优化科学代码的研究工具，相关论文今日发表于 Nature，并开始通过 Gemini for Science 向全球科学家开放。
推荐理由：Google 把 ERA 从 Nature 论文推进到可申请使用的工具，并给出八个跨学科应用案例，读者可据此判断科研编码自动化的落地程度。
Google DeepMind精选SI 评分6060 斯坦福用 Co-Scientist 筛选抗肝纤维化药物
斯坦福大学医学院遗传学家 Gary Peltz 团队在《Advanced Science》发表研究，测试 Google DeepMind 的 Co-Scientist 能否从现有药物文献中找出可重定位治疗肝纤维化的候选药。
推荐理由：斯坦福团队用 Co-Scientist 筛选肝纤维化药物，AI 提名的候选在活细胞实验中优于研究者自选。