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The Batch: 943｜液体和气体如何运动
传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵，基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus，可模拟流体运动，开源且在多方面表现出色，有望加速多领域模拟工作。
为什么又是杭州？杭州初创团队打造全球第一个AI旅行伙伴
杭州初创团队打造的iMeanAI Coyage是全球首个AI旅行伙伴，能解决旅行规划中选择困难和信息过载问题，如订机票、酒店、行程，经测试表现出色，还将开放多语言语音导览功能。
5000次风暴，谷歌训出AI预言家！天气预报ChatGPT时刻？
谷歌DeepMind与谷歌研究团队推出交互式气象平台Weather Lab，共享人工智能天气模型。其新模型在热带气旋路径预测上刷新SOTA，是首个超越主流物理模型的AI预测模型，有望拯救数万生命。
小扎开9位数薪酬新建AI团队！砸千亿收购华人初创公司，Llama 4太拉胯急坏了
Meta CEO扎克伯格对Llama 4表现失望，一边开7 - 9位数薪酬从谷歌、OpenAI等公司挖人组建新AI实验室，另一边豪掷148亿美元收购初创公司Scale AI 49%股份并挖来CEO，Llama 4在第三方测试中表现不佳。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
The Batch: 907 | 小而高效模型的“制作”方法
Mistral AI发布Ministral 3系列模型权重，结合剪枝与蒸馏技术，用级联蒸馏法构建。该系列参数规模有140亿、80亿和30亿，在部分测试中表现佳，训练成本低于传统方式。
机器人长出800个心眼？阿里达摩院开源具身新大脑，硅谷又坐不住了
2026年具身智能竞争激烈，阿里达摩院开源RynnBrain“具身大脑”。它采用分层架构，在16项评测中超越前沿模型。还介绍了核心技术、训练策略等，且全系列模型、评测基准和代码均开源。
G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。