NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系基础模型，无需训练即可预测
NVIDIA 发布预训练关系基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上做预测，无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由：原文给出预训练关系基础模型在 41 个任务上的对比结果与开源入口，可据此判断免训练预测能否替代现有 XGBoost 流水线。
#数据/训练
Hugging Face Blog精选AI 评分7575
NVIDIA Blog精选AI 评分7373 NVIDIA 扩展开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物与量子计算
NVIDIA 扩展开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物与量子计算，包括 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由：原文一次性列出语言、机器人、生物、量子多条开源模型线的能力与开放渠道，便于比较各行业可定制的模型选择。
Mistral AI精选AI 评分6767 Mistral 发布 Timestral 时间序列基础模型系列
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，提供 5M、28M、123M、209M 四种规模，最大模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准的预训练零样本模型中排名第一，参数量仅为此前 SOTA 的三分之二。
推荐理由：Mistral 首次进入时间序列基础模型，209M 参数在三个公开基准上排名第一，并给出 CPU 推理延迟与微调路径。
已经到底了