GitHub 发布开源代码审查基准 ReviewBench
GitHub 发布 AI 代码审查离线基准 ReviewBench，现已开放使用。基准基于 103.9M 真实 pull request 的分布构建，包含来自 19 种语言的 219 个公开 pull request。
#论文/研究
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5454
Microsoft ResearchAI 评分3636 Microsoft Research 用机器学习预测电网的空间天气风险
Microsoft Research 开发了一套机器学习系统，为美国本土 66,935 座变电站生成位置级空间天气风险估计，可提前 30-60 分钟预警。系统结合 L1 点太阳风观测、AE 与 Dst 指数预测、地质导电率和电网数据预测 dB/dt。
Microsoft ResearchAI 评分4848 Microsoft Research 开源 RetroChimera：Nature 发表的规模化逆合成预测模型
Microsoft Research 的逆合成模型 RetroChimera 论文发表于 Nature，该模型结合基于 Transformer 的 R-SMILES 与基于 GNN 的 NeuralLoc 两个互补子模型，并用 learning-to-rank 策略聚合预测。
Berkeley AI ResearchAI 评分4444 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将数十年的内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 在进化式内核搜索框架 K-Search 基础上新增 MLX 后端，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，把已有 CUDA 内核作为知识库自动适配为 Apple Silicon 上的高质量 GPU 内核。
Berkeley AI ResearchAI 评分4848 教 LLM 更新信念状态以实现高效长程交互：Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将摘要形式化为自然语言信念状态并施加 belief grading 监督，以替代完整交互历史。
Berkeley AI ResearchAI 评分3939 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 发布一篇关于并行推理（Parallel Reasoning）的综述兼观点文章，探讨让大语言模型自行决定何时分解任务、并行化以及协调子任务的自适应并行推理。
Berkeley AI ResearchAI 评分4343 GRASP：面向长时程世界模型的基于梯度的规划方法
Berkeley AI Research 等团队提出 GRASP，一种基于梯度的规划器，让学习型世界模型的长时程规划更稳健。它将轨迹提升到虚拟状态以实现跨时间并行优化，在状态迭代中加入随机性以支持探索，并通过重塑梯度避免经过高维视觉模型的脆弱“状态-输入”梯度。该方法解决了长时程 rollout 中雅可比矩阵病态化导致的梯度爆炸/消失，以及非贪心结构带来的局部极小问题。
Berkeley AI ResearchAI 评分4545 SPEX 与 ProxySPEX：如何在大规模场景下识别 LLM 的关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 和 ProxySPEX 两种算法，可在大规模场景下高效识别 LLM 的关键交互。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 Berkeley AI Research 提出基于信息量的成像系统设计与评估框架
Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出直接基于信息量评估和优化成像系统的框架，仅用噪声测量数据和噪声模型估计互信息，无需训练任务专用解码器。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域均能预测下游解码性能，优化结果可媲美最先进的端到端方法，且内存和算力开销更低。