ServiceNow CoreAI 的 AutoSynthData：为企业智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例与更强教师的成功轨迹定位能力缺口，再生成并校验新任务用于后训练。系统从评测中提炼「能力规格卡」指导生成器造题，不泄露原始 prompt、实体或验证器细节，并随模型提升动态调整课程。该流程已在 EnterpriseOps Gym 数据集上演示。
#部署/工程
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Microsoft ResearchAI 评分4444 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险
微软研究院开发了一套端到端机器学习系统，为美国本土66,935座变电站生成30-60分钟前的空间天气风险预测。该系统结合AE与Dst指数预报、地质电导率和电网数据，在评估期内检测到近80%的重大空间天气事件；其中Dst模型在峰值活动时段有62.2%的小时数优于Burton方程。
Microsoft ResearchAI 评分5959 微软研究院：将物理 AI 推理卸载出机器人本体可提升任务表现与续航
微软研究院对移动机械臂操作负载做了系统性测量，发现将物理 AI 推理卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率与响应速度，并显著延长机器人续航。
Google ResearchAI 评分2727 Google Research 推出 MilleMiglia：面向中距离物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，可为中距离（middle-mile）物流生成真实且保护隐私的基准数据，代码与文档已在 GitHub 开源。该工具针对中距离运输的多商品流特性，建模货物在配送中心间的换车、分拣与时间窗衔接，而这一环节此前因企业网络拓扑与需求数据敏感、缺乏公开高质量数据，研究投入远少于首末公里配送。
Berkeley AI ResearchAI 评分4949 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将数十年 Kernel 经验带给 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 团队扩展了演化式 kernel 搜索框架 K-Search，新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，可将已有 CUDA kernel 作为知识库自动适配为 Apple Silicon 上的高性能 kernel。