Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈"合成超级智能"：从半导体到超导体
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在 Latent Space 播客中提出"合成超级智能"（synthesis superintelligence）路线：以物理实验为环境的强化学习、AI 材料表征、DFT 与高通量实验室，让模型学习做科学的全过程而非只看已发表结果。
#推理
Latent SpaceAI 评分3838
Latent Space精选AI 评分8282 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 系列约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，同日还下调了 Sonnet 5.5 的价格和订阅方案。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的定价、独立评测与 token 消耗数据，便于判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
NVIDIA Blog精选AI 评分7878 NVIDIA GPU 如何加速 OpenAI GPT-6 Astra Ultrafast
OpenAI 的 GPT-6 Astra Ultrafast 已在 NVIDIA Blackwell GPU 上运行，并面向 OpenAI API 以及符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放。
推荐理由：原文给出 Ultrafast 模式相对标准模式的 8 倍生成提速与开放入口，读者可据此判断它对编码智能体循环的实际影响。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 这一进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：展示了把 CUDA 内核优化经验结构化迁移到 Apple Silicon 的方法，并给出注意力与 Mamba 两类内核的实测对比。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，基于重构的信念评分（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3232 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队发布综述，系统梳理并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。文章对比了自一致性、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 GRASP：面向世界模型的梯度规划方法，让长时程规划更稳健
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、在状态迭代中直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。该方法针对长时程 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型带来的脆弱梯度问题。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性将交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。