Import AI 476：创造力与递归自我改进；不如中国的开源权重模型；AI 走向太空
Import AI 476 聚焦三项进展：Elorian 与 Scale AI 发布 Humanity's Sixth Sense 基准，含 522 道题、288 张图和 234 段视频，人类 pass@1 达 93.1，最佳模型 GPT 6 Astra 仅 53.6，GLM-5.3-flash 与 Kimi K3 分别只有 26.8 和 25.5。
#推理
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Import AIAI 评分3030 Import AI 475：群体扩展、Google DeepMind 为生物数据加水印与 AI 科学经济
Import AI 475 讨论了群体扩展（swarm scaling）、Google DeepMind 的 SynthID Bio 生物水印方法，以及 AI 科学经济。
Google DeepMind精选AI 评分8888 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，后续再逐步提供给开发者、企业和消费者。
推荐理由：原文给出 Gemini 4 Argon 的基准成绩、1M 输出 token 上限和分阶段开放方式，可据此判断前沿模型在长周期工程与安全防御上的位置。
Import AIAI 评分5858 Import AI 474：Platonic mindspace、太空TPU与智谱开启外层RSI循环
Import AI 第474期汇总多项AI研究动态：Michael Levin 发表论文提出心智是来自柏拉图式模式空间的模式，身体与机器只是其接口；斯坦福研究者 Perry Dong 与 Chelsea Finn 指出机器人预训练已规模化，缺的是类似语言模型的后训练通用配方。
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 ABBEL：通过信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
伯克利 AI 研究团队提出 ABBEL 框架，将 LLM 的递归摘要隔离为自然语言"信念状态"并对其内容进行监督评分，在 CollabBench 协作编程任务上把与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数也从 100 步降至 50 步。该方法借鉴自编码器思路，用当前模型从信念状态重建最新观测作为奖励信号，训练后峰值上下文 token 长度仍显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
自适应并行推理让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、开启多少并发线程以及如何协调，而非由外部框架强加固定的并行结构。现有 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS 等方法均在模型之外预设并行度与搜索策略，对简单问题浪费算力、对复杂问题分解不当。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以促进探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号、避开高维视觉模型中的脆弱"状态-输入"梯度，使基于学习世界模型的长时程规划更实用。该方法针对长时程 rollout 带来的梯度爆炸/消失、非贪心结构造成的局部极小值以及高维隐空间失效模式。
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。