Microsoft Research Asia 开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的 harness 直接参与 RL 训练，无需在训练框架内重写智能体。
推荐理由：微软开源约 3500 行的智能体 RL 框架，让部署用的 harness 直接参与训练，并给出完整代码智能体训练示例。
Google Research 发布新一代联邦学习系统，利用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供完全可验证、可审计的保证。设备上传加密数据时预先授权访问策略并将其发布到公开透明日志 Rekor，密钥管理由 TEE 集群基于 RAFT 实现，仅向符合策略的服务端 TEE 工作负载发放解密密钥。
微软研究院实习生构建的机器学习流水线可为美国本土66,935座变电站生成30-60分钟前的空间天气风险预报。该系统结合AE与Dst指数预报及当地地质电导率，在评估期内检出近80%的重大空间天气事件。GIC风险阶段对≥10 nT/min事件的检出率为76.5%。
微软研究院首次系统测量了机器人移动操作负载，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率与续航。
推荐理由：微软对机器人移动操作负载做了系统测量，给出了机载 GPU 与边缘/云端卸载在任务成功率与续航上的具体差距。
Berkeley Sky Lab 团队把 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX，新增结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让 CUDA 内核作为知识库自动适配为 Apple Silicon 内核。
推荐理由：该文把 CUDA 优化经验经结构化翻译层迁移到 MLX，并用两个内核的实测数字说明迁移能补多少性能差距。
伯克利 AI 研究团队提出基于梯度的规划器 GRASP，通过把轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性做探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时跨度下世界模型规划中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致局部极小值以及高维视觉潜空间失效等问题。