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。
#论文/研究
Hugging Face BlogAI 评分2222
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。
OpenAI NewsAI 评分5757 OpenAI 公布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果
OpenAI 公布内部前沿模型在数学开放问题上取得的新结果，并说明这些结果来自一个内部前沿模型。相关 Lean 证明形式化与研究细节已在 GitHub 公开。
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 AutoSynthData：为企业的 AI 智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例和更强教师的成功经验，自动生成并验证新的训练任务，将企业智能体的能力短板转化为训练数据。该方法通过诊断评估提炼"能力规格卡"，生成的任务需满足可行性、真实性和难度三项要求，并配有校验器判定轨迹是否成功。团队以 EnterpriseOps Gym 数据集演示了该流程，模型提升后课程会自动转向仍难掌握的能力。
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。
OpenAI NewsAI 评分2020 OpenAI 提出前沿 AI 训练安全案例早期指南
OpenAI 发布前沿 AI 训练安全案例的早期指南，覆盖技术防护措施、运营实践以及失准事件调查三方面。该指南面向前沿 AI 训练场景，目前处于早期阶段。
OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI 推出 MentalHealthBench 心理健康对话评测基准
OpenAI 发布 MentalHealthBench，一个由专家参与构建的基准，用于评估 AI 在真实心理健康对话中回复是否有帮助且安全。该基准覆盖多种现实心理健康对话场景，衡量模型回复的助益性与安全性。
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。
NVIDIA BlogAI 评分3030 曼彻斯特大学用 NVIDIA Earth-2 预测全英空气污染
曼彻斯特大学团队基于 NVIDIA Earth-2 的生成式模型 Earth-2 CorrDiff，用一年英国逐小时污染模拟数据训练出覆盖全英、分辨率 2-3 平方公里的空气污染模型，在 Isambard-AI 单节点 8 块 GPU 上仅用两天完成训练。