Google DeepMind 联合 WRI、IIASA 发布 10 米分辨率全球森林类型地图 ForTy 2020
Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所（WRI，World Resources Institute）和国际应用系统分析研究所（IIASA。
#论文/研究
Google DeepMind模型评分5656 Microsoft Research精选模型评分8181 微软研究院等证明 31 年悬而未决的 KLS 猜想
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，证明对数凹分布的最佳平面切割与任意形状最佳切割只差一个与维度无关的固定常数。
推荐理由：这项证明把困扰高维几何三十余年的猜想变为无条件结论，也展示了研究者如何筛选并引导 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 的搜索方向。
Microsoft Research精选模型评分6565 微软研究院发布 Magnetar：基于标准哈希函数的零知识虚拟机
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序，在 15 个基准程序上平均比现有最快的同类零知识虚拟机快 10 到 39 倍。
推荐理由：微软研究院把零知识证明的速度、通用性和后量子安全放在同一套系统里，读者可据此判断可验证计算离日常工程还有多远。
Berkeley AI Research模型评分4646 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
伯克利 Sky Lab 团队为 K-Search 增加 MLX 后端，并开发结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让这一进化式内核搜索框架把已有 CUDA 内核当作知识库，自动改写为 Apple Silicon 上的高质量内核。
Berkeley AI Research模型评分3838 Berkeley 人工智能（AI，Artificial Intelligence） Research 提出 ABBEL：用信念状态更新让 大语言模型（LLM，Large Language Model） 高效完成长程交互
Berkeley 人工智能（AI，Artificial Intelligence） Research 提出 ABBEL 框架，把 大语言模型（LLM，Large Language Model） 的交互摘要写成自然语言“信念状态”并对其内容单独监督评分，替代传统递归摘要。
Berkeley AI Research模型评分4949 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
加州大学伯克利分校 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型（预测未来状态的模型）的梯度规划器，通过把轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中加入随机性做探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时程规划中梯度爆炸或消失、非贪心路径陷入局部最优等问题，使基于梯度的规划更稳健。
Berkeley AI Research模型评分5555 伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在数千组件规模上识别大语言模型中的交互
伯克利 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 两种算法，用于在大语言模型（LLM，Large Language Model）中识别驱动输出的关键交互，把交互发现规模从数十个组件扩展到数千个。
Berkeley AI Research模型评分4646 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出一种直接以信息含量评估和优化成像系统的框架，并在 NeurIPS 2025 论文中验证其信息指标能预测彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域的系统表现。该方法仅用带噪测量和噪声模型估计互信息，优化后的设计可媲美端到端方法，且内存和算力需求更低、无需任务专用解码器。