Import AI 475：群体扩展、Google DeepMind 为生物数据加水印与 AI 科学经济
Toby Ord 分析认为 AI 智能体群体（swarm）是一种新的推理扩展方式，4 智能体群体达到同等性能需约两倍 token，但因并行可将任务时间减半，且随规模扩大存在收益递减。
全部 AI 动态
Import AIAI 评分4040
Mistral AIAI 评分4242 Mistral 在慕尼黑开设德国中心，推进工业 AI 与 Physics AI
Mistral 在慕尼黑开设新中心，组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队，并直接服务企业客户。Mistral 计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力，其开放权重模型可在客户自有基础设施上运行。慕尼黑团队正与 BMW 合作碰撞仿真、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用，并与慕尼黑工业大学（TUM）共建汽车空气动力学数字孪生研究。
Import AIAI 评分5555 Import AI 474：Platonic mindspace、太空 TPU 与智谱的外层 RSI 循环
Import AI 第 474 期汇总了多项 AI 研究动态。Michael Levin 的论文提出心智可能是嵌入物理世界的非物理模式，并用 xenobots、anthrobots 与排序算法扰动实验作为线索；斯坦福研究者 Perry Dong 与 Chelsea Finn 认为机器人预训练已规模化，缺的是像语言模型那样可复用的后训练配方，并提到他们开发的 EXPO(-FT)。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub Copilot 应用入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义界面，用户和智能体共享同一份状态，可做成看板、问题分诊板、发布清单或表单。用户在智能体会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流、界面操作和智能体可执行的动作，智能体就会生成界面并在右侧面板打开，之后还能继续让智能体增删列、筛选或接入未关闭的 pull request。
Mistral AIAI 评分5858 Mistral 与 Mozilla 达成合作，Firefox Smart Window 改用 Mistral 模型
Mistral 宣布与 Mozilla 建立合作，Mozilla 的 AI 浏览助手 Firefox Smart Window（beta）现由 Mistral 模型驱动，先在法国和北美上线，英国和德国预计今年晚些时候跟进。
Import AIAI 评分6262 DeepMind 让 100 个智能体协作解数学题，作弊与举报行为自发涌现
Google DeepMind 发表论文，用 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体协作求解 71 道数学题，其中一道题来自 Formal Conjectures 数据集。
Berkeley AI ResearchAI 评分5858 K-Search 从 CUDA 迁移到 MLX：把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 在 K-Search 进化式内核搜索框架上新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 ABBEL：通过信念状态更新让 LLM 高效完成长程交互
伯克利 AI 研究提出 ABBEL 框架，将 LLM 的交互摘要建模为自然语言"信念状态"并对其内容做监督评分，从而在长程任务中替代完整交互历史作为工作上下文。在协作编码基准 CollabBench 上，基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值上下文 token 数也明显低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分4444 智能免费之后：为智能体、由智能体、属智能体的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，推理成本正快速趋近于零，GPT-4 级能力从 2023 年初的约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，基准测试中推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。
Berkeley AI ResearchAI 评分4848 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化子任务、开启多少并发线程以及如何协调。现有方法如 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由模型外部预设，未教会模型自适应行为。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让世界模型的长时程规划更稳健。该方法针对长时程 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型“状态-输入”梯度脆弱等问题。