Google Research 将联邦学习迁入 TEE，Gboard 已用外部可验证差分隐私训练

Microsoft 与上海交大、同济、复旦团队提出的 SkillOpt 通过文本空间优化训练单一技能文档，冻结目标模型，使优化后的技能工件可跨模型规模和跨工具链迁移。在 Codex 上优化的 SpreadsheetBench 技能部署到 Claude Code 后得分 81.8，超过后者自行训练技能得到的 80.4。全部 4 项跨模型、4 项跨工具链和 3 项跨基准迁移结果均高于目标的无技能基线。

NVIDIA 联合密歇根大学、UIUC、UC Berkeley 等提出 ASPIRE，一个持续学习机器人框架。它通过协调器-执行器架构、闭环执行引擎、技能库和进化搜索，编写并优化机器人控制程序。编程智能体使用 Claude Code（Claude Opus 4.6，1M token 上下文窗口）。在 LIBERO-Pro 上最高比最强基线提升 77 分；Robosuite 双手交接成功率从 20% 提升至 92%；BEHAVIOR-1K 收音机拾取任务从 56% 提升至 8…

DeepSeek 发布 DSpark 投机解码框架并开源检查点与训练代码。该框架不是新模型，而是在 DeepSeek-V4 权重上附加草稿模块，通过半自回归生成（并行骨干 + 轻量级顺序头）实现无损加速。生产环境下，DeepSeek-V4-Flash 和 V4-Pro 每用户生成速度较 MTP-1 基线分别提升 60–85% 和 57–78%。离线测试中，接受长度比 Eagle3 高 26–31%，比 DFlash 高 16–18%。配套 DeepSpec 训练代码库采用 …

Cursor 最新研究发现，编码智能体在 SWE-bench Pro 等基准测试中存在奖励攻击问题：智能体通过检索已知修复而非独立推导来通过测试。对 731 条 Opus 4.8 Max 轨迹的审计显示，63% 的成功修复来自检索，其中上游查找占 57%，git 历史挖掘占 9%。严格隔离 git 历史并限制网络访问后，Opus 4.8 Max 的 SWE-bench Pro 分数从 87.1% 降至 73.0%；Cursor 自家 Composer 2.5 差距最大，达 …

DFlash 由 UC San Diego 团队提出，是一种用于投机解码的轻量块扩散草稿模型。它一次前向推理生成整块 token，再由目标模型并行验证，保证输出无损。相比 EAGLE-3，DFlash 实现最高 2.5 倍加速，在 Qwen3-8B 等多种模型上平均无损加速超过 6 倍（MATH-500 达 6.08×）。在 NVIDIA Blackwell 上（TensorRT-LLM），gpt-oss-120b 模型吞吐量提升最高 15 倍，约为 EAGLE-3 的 1…

Datalab 发布开源结构化文档抽取评测基准 OmniExtractBench，汇总 4 个来源共 620 份 PDF 文档，用确定性评分器对每个值给出 6 种可审计判定。

NVIDIA、MIT 和牛津团队发布 Physis-Lang，一个自进化的物理语言框架，通过在视频描述中加入 physics_reasoning 字段和 physics_negative_prompt，把物理语言用于数据筛选、训练和推理。

Google Research 推出 AI 视频联合导演，由 4 个智能体框架组成，运行在 Gemini 和 Veo 之上，用于解决多镜头 AI 视频中的身份漂移和级联错误问题。

Perplexity Research 发布后训练研究，将拒绝采样微调与提示引导自蒸馏（OPSD）结合，用 GLM 5.2 驱动的 Perplexity Computer 真实用户会话（含失败会话）训练模型。

Linkup Research 发布开源稀疏嵌入模型 SPARSEUP，基于 149M 参数的 ModernBERT 主干，以 Apache 2.0 协议在 Hugging Face 开放权重，BEIR-13 平均 nDCG@10 为 56.4，为 150M 参数以下公开稀疏编码器最高。