OpenMobile-2 用开源智能手机智能体对标闭源模型
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 两个智能手机智能体模型，并开放训练环境、数据和复现说明。
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The DecoderAI 评分7171
Microsoft Research精选AI 评分6767 微软研究院推出零知识证明虚拟机 Magnetar
微软研究院发布零知识证明虚拟机 Magnetar，可证明用 Rust、Go、C 编写的程序，在 15 个基准程序上平均比现有最快的同类 zkVM 快 10 至 39 倍。它基于 RISC-V 架构，开发者无需手写密码学电路，安全性仅依赖 SHA-256、SHA-3 等标准哈希函数，不依赖椭圆曲线、格或可信设置。其证明校验时间约 12 毫秒，笔记本上每秒可证明 7.2 至 8.7 百万条处理器指令。
推荐理由：微软研究院的新零知识证明虚拟机宣称比现有最快同类的 zkVM 快 10 至 39 倍，并仅依赖标准哈希函数，读者可借此理解这条技术路线的取舍。
Berkeley AI ResearchAI 评分5151 伯克利提出 ABBEL：让 LLM 用自然语言信念状态更新记忆以支持长程交互
伯克利 AI 研究团队提出 ABBEL 框架，用自然语言信念状态替换完整交互历史作为智能体工作上下文，并对信念状态的内容单独监督。该方法把信念评级作为辅助强化学习任务，在 CollabBench 协同编程中把与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降到 50。
Berkeley AI ResearchAI 评分3535 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 介绍 SPEX 与 ProxySPEX 两种算法，用于在大规模场景下识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性，把高维交互搜索转化为稀疏恢复问题，在数千特征下仍保持高 faithfulness；ProxySPEX 借助层级结构，仅用约 10x 更少的消融即可达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 伯克利团队提出基于信息量的成像系统设计框架
加州大学伯克利分校团队提出一套按信息量直接评估与优化成像系统的框架，利用测量数据与已知噪声模型估计互信息，可预测解码器性能。在 NeurIPS 2025 论文中，该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像与显微成像四个领域验证有效，优化后的设计可媲美端到端 SOTA 方法，且所需内存与算力更少、无需任务专用解码器。