Drew Breunig 将 NES 6502 CPU 模拟器嵌入 Qwen3.5-4B 权重
Drew Breunig 受 Divyansh Agrawal 的 qwenputer 启发，把可运行的 NES 6502 CPU 模拟器嵌入 Qwen3.5-4B 的权重中，现在可以在 Qwen 里（很慢地）运行 Super Mario Bros 等 NES ROM。
#开源/仓库
Simon WillisonAI 评分5858
Hacker News AIAI 评分6060 YC 与 Olam Labs 在 Minecraft 和 Mindustry 中运行 AI 智能体集群实验
YC 实验室与 Olam Labs 合作，在 Minecraft 和 Mindustry 中运行 AI 智能体集群实验，研究多智能体协作与对齐问题。
MarkTechPostAI 评分5858 Polymathic AI 与普林斯顿等机构发布 FlashMap，LLM 解码最高提速 6.14 倍
Polymathic AI、普林斯顿大学、USC ISI、NYU 和 Flatiron Institute 的研究者发布 FlashMap，用连续流映射替代离散扩散草稿器，一次前向传播草拟 16 个 token 的整块内容。
Browser Use BlogAI 评分5858 CMU 与 Browser Use 发布 Odysseys2 长任务网页智能体基准
卡内基梅隆大学与 Browser Use 联合发布 Odysseys2 长任务网页智能体基准，包含 100 个真实网页长任务，每个任务按 8 到 12 项通过/失败检查评分。
MarkTechPostAI 评分6565 UC Berkeley 开源 LEANN 向量索引：6000 万 chunk 的 RAG 索引从 201 GB 降至 6 GB
UC Berkeley Sky Computing Lab 开源了 LEANN 向量索引，它在查询时重算嵌入向量而不落盘保存，仓库基准中 6000 万 chunk 的维基百科索引从 201 GB 降到 6 GB。
Ars Technica · AIAI 评分5858 Pinal 用自然语言提示设计蛋白质，Hugging Face 推出 DNA 模型 Carbon X
中国研究团队开发的 Pinal 可直接接收自然语言提示来设计蛋白质，由 T2struct 把文本转成结构蓝图，再由 SAProt-T 生成氨基酸序列。测试中它按要求生成 5 万个类 GFP 荧光蛋白候选，筛选后仅 29 个进入实验，最终 1 个成功发出荧光。
Hacker News AIAI 评分5858 作者用 30 条实时查询评测 You.com、Tavily、Exa、Parallel 四家 AI 智能体搜索 API
Pallavi Singla 用 30 条智能体式查询（GTM、保险、金融各 10 条，每条重复 3 次共 90 次调用）横向评测 You.com、Tavily、Exa、Parallel 四家搜索 API。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究：LLM 能否可靠判断研究想法的新颖性
Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems，并公开基准、数据和代码，用于测试 LLM 新颖性判断器。研究基于 ICLR 2026 评审意见构建了 154 条高新颖性和 145 条低新颖性的人类想法池，另将 154 条人类想法与 LLM 生成想法配对。
The DecoderAI 评分7171 南京大学与商汤发布 OpenMobile-2 开源手机智能体
南京大学、商汤等机构的研究者发布 OpenMobile-2，基于 Qwen3.5 和 Qwen3.6 构建 9B 与 27B 两个手机智能体模型，并公开训练环境、数据和复现说明。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX 后端，通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核作为知识库，在 Apple Silicon 上生成高质量内核。
推荐理由：读者可以看到 CUDA 内核经验如何被结构化翻译成 MLX 优化策略，以及翻译层对性能提升的具体贡献。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层次结构，以约 10 倍更少的消融达到与 SPEX 相当的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登NeurIPS 2025
加州大学伯克利分校团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统信息含量，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测解码器性能，优化后的设计达到SOTA端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于NeurIPS 2025。