研究者将 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理到生物学的通用世界模型 JEPA-Anything
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford、Princeton 的研究者提出 JEPA-Anything，把标准 JEPA 的单一预测状态拆成四个正交因子、各配一个预测模块再重组，从而用同一套架构覆盖物理、机器人、天气、单细胞和临床等七个领域。
#数据/训练
The DecoderAI 评分6060 MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，遗留数据系统、安全隐私顾虑以及知识与上下文缺失是主要失败点。
The DecoderAI 评分6262 Google 研究提出 RRSI，防止自我改进智能体记忆测试任务
Google 研究人员在论文中提出 RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses），用于约束智能体对自身 harness 的递归自我优化，避免其记忆测试任务。
Ars Technica · AIAI 评分6262 Ataraxos 以 16 块 GPU 在 Stratego 上击败顶尖人类选手
卡内基梅隆、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发出 AI 系统 Ataraxos，在 Stratego 中以 15 胜 1 负 4 平击败被认为是史上最强的选手 Pim Niemeijer。
Microsoft ResearchAI 评分3131 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测与 AE、Dst 指数预报，结合纬度、地质电导率等本地数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的空间天气风险估计。
Microsoft ResearchAI 评分5050 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在罕见反应类型召回和专有数据零样本迁移、微调上均通过验证。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，已接入 CP2K
微软研究院发布深度学习 DFT 泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。该版本已可在 CP2K 中使用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时微软推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3535 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、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型脆弱的"状态-输入"梯度，使基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。