NVIDIA 与 AI4Bharat 发布 2.8 万亿 token 的 Indic 预训练数据集及开放数据生成流水线
NVIDIA 联合 IIT Madras 的 AI4Bharat 发布 Nemotron-pretraining-Indic-v1，约 2.8 万亿 token，覆盖 22 种印度语言，含 2,601.0 亿原生文字 token 和 224.6 亿罗马化 token，并同步开放 GPU 加速的数据生成流水线。
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The Decoder精选AI 评分7878 GPT-6-Astra在50道理论物理研究题中解出49道，单题成本约2.40美元
一项新基准测试让商用AI智能体在无人类提示下解50道理论物理研究题，运行在OpenAI Codex环境中的GPT-6-Astra答对49道（98%），平均每题成本不到3美元，整轮约116美元。
选题角度：原文给出50道理论物理题的完整榜单和每题成本，适合做一次多模型同题实测对比，重点看GPT-6-Astra与Opus 5.5的差距和联网与否的分数变化。
公众号 · 新智元精选AI 评分6060 清华团队开源 Puro-2B：RTX 5090 预训练成本不到 5090 美元
清华大学陈文光、吕凯风团队推出全流程开源的 Puro-2B（普罗-2B），开源训练数据、训练框架、训练配置和模型权重，在 RTX 5090 集群上从头训练约 20 亿参数模型，最多使用 1.4 万亿 token。
选题角度：清华团队开源 Puro-2B 全流程，用 RTX 5090 以约 4400 美元预训练成本在 15 项任务上超过 Qwen2-1.5B，适合拆解这套低成本预训练配方。
Hugging Face BlogAI 评分4141 Hugging Face 发布 HiRO-ACEv2：以约 1/300 成本模拟 3 km 分辨率极端天气
Hugging Face 推出 HiRO-ACE 系统更新 HiRO-ACEv2，其新降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率气象场，在给定粗化 X-SHiELD 数据时对目标模拟的高分辨率统计量匹配误差在 3% 以内，包括百万分之一的极端事件。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程，让 Nemotron 在 IOI 2026 与 IMO 2026 都达到金牌水平。
选题角度：原文公开了 SFT 与 RL 检查点、训练数据集和 NeMo-Skills 推理管线，适合按官方配方复现一次微调加生成验证的流程。
Hugging Face BlogAI 评分3434 微软 ThinkingBox 基准测试：AI 智能体自报完成，数据库却不同意
微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox 基准，通过 507 个有状态业务流程、每个任务重复运行 20 次，按智能体留下的后端数据库状态和副作用而非生成文本打分。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard：面向多语言 TTS 与声音克隆的可扩展评测
Hugging Face 发布 Open TTS Leaderboard，用客观指标评测开源多语言 TTS 与声音克隆模型，单模型评测耗时从数周投票缩短到数小时。
Hugging Face BlogAI 评分2020 ProvenanceGuard：面向 MCP 智能体的来源感知事实性验证
Hugging Face 发布论文 ProvenanceGuard，一种面向 MCP 智能体的生成后验证层，可保留工具输出的来源身份，检测"跨来源混淆"——即事实为真但被归因到错误来源。在医疗智能体的 281 条真实 trace 上，专家判定应拦截的 139 条 claim 中它拦下 138 条，来源识别准确率约 86%，并在四款对照检查器中得分最高。
Hugging Face BlogAI 评分1818 英国 AISI 采用 EvalEval 基础设施公开评测结果
英国 AI Security Institute（AISI）正使用 EvalEval 的 Every Eval Ever schema 和 Evaluation Cards 平台公开分享评测结果，以提升评测的可复现性。