Microsoft Research：真实世界物理 AI 机器人的推理卸载
Microsoft Research 发现，把物理 AI 推理卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。在内存足够时，建图与规划比 A100 最多慢 383%，较轻 GPU 使障碍及时检测降 30%，较小 GPU 使 VLA 准确率降 50%。Jetson Thor 等较大机载 GPU 可使耗电增加最多 160%。
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Hugging Face BlogAI 评分4949 像物理学家一样剪枝大语言模型：块移除作为 Ising 优化问题
Multiverse 把大语言模型的块移除写成 Ising glass 上的受约束二元优化，Llama-3.3-70B-Instruct 在 50% 压缩时 MMLU 比最佳同类块移除方法高出近 23 个百分点。
Import AIAI 评分4646 Import AI 470：机器没有权利；用 SPADE 自动生成环境；用 Hawkeye 构建更好的 GPU 内核
华盛顿大学、斯坦福大学等高校提出 SPADE，让大语言模型以自对弈交替生成可执行训练环境并求解，用来合成训练数据。Qwen3-30B-A3B 的游戏环境套件平均分为 58.3，比基座高 8.1、比最强固定环境基线高 5.3。METR 研究显示，LLM 对网络安全漏洞发现加速明显，数学仅轻微加速，AI 研究算法进展则没有可测到的加速。
Microsoft Research精选AI 评分6060 微软研究院发布开源框架 Orchard，约 3B 模型在 SWE-bench Verified 达 69.7%
微软研究院发布开源框架 Orchard，用 Kubernetes 环境服务 Orchard Env 在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实框架中训练软件工程、网页与助手智能体。
推荐理由：微软研究院的 Orchard 用可复用环境让智能体在真实部署框架中训练，约 3B 激活参数的开放模型因而在 SWE-bench Verified 上达到 69.7% 并在价值模型重排后升至 73.0%。