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Garry Tan argues that in foundation models, only two positions win: being the absolute best, or offering the best performance at the lowest cost.

KITE 提出一种知识注入的时间序列编码器，将工程师的领域先验（语义先验）通过可切换的协变量与注意力偏置机制注入自监督事件预测器，在稀有事件预测上显著优于无先验基线，并支持跨域迁移。

该论文在一所大学建筑上对比了统计模型、XGBoost、LSTM与预训练时间序列基础模型TimesFM用于日前电力预测的效果，发现TimesFM 3.0配合协变量将平均绝对误差相对季节性朴素基线降低约43%，而XGBoost仍具竞争力。

提出 Causal Market Simulator：一种基于因果先验训练的连续时间 Prior-Data Fitted Network，用于估计交易的因果市场冲击，显著缓解了经典 Almgren–Chriss 等回归模型在信息性流导致混杂时的偏差，并在模拟订单簿及 BTC/ETH/SOL 永续合约与 Nasdaq 股票数据上展示了正向的因果迁移证据。

GlucoPRISM 通过协议监督的预训练，将连续血糖监测（CGM）日表征分解为 Trait、State 和 Sensor 三个频带，在部署时以固定投影移除传感器相关分量，从而在无需目标数据的情况下将十二个跨队列迁移方向的平均 AUROC 从 68.75 提升至 73.57。

HACE 是一个联合进化专业基础模型与 LLM 智能体的框架，通过 reciprocal learning 和进化搜索优化二者交互机制，在推荐系统、蛋白质功能预测和晶体稳定性预测三个领域均超越现有自我改进方法。

该研究使用在 Temple University EEG 语料上预训练的轻量级 CNN–Transformer 基础模型提取个性化潜在动力学，发现癫痫与非癫痫患者即使预测拟合度几乎相同，其学到的潜在依赖结构却存在显著差异，强调个性化临床模型需同时评估预测效度与内部动力学结构。

Biohub, the U.S. Department of Energy, the NIH, Google DeepMind, Isomorphic Labs, and Meta jointly committed $1.8 billion to generate AI-ready open biological datasets, the largest coordinated effort to date to enable predictive AI models of biology and a 'virtual cell'.

本文提出一种「心智模型驱动的智能体」框架，通过学习摊销递归心智理论（ToM）表征与信念条件奖励模型，使智能体能在部分可观测环境下推断其他智能体的隐藏信念与意图，并在语言与多模态基准上验证了显式伙伴建模对交互质量的提升。

Pumpire 提出了一个统一的基准测试，用于评估图像和视频级 3D 基础模型的点对点物理距离估计能力，并构建了包含 100 个真实场景、6400 帧的大型数据集 pumpire-6k，对 29 种基线配置进行了全面对比实验。

论文提出 FreeMatching，一个结合生成式与语义基础表征、通过异构监督和教师引导迭代精化的通用密集对应匹配框架，在图像编辑与参考引导生成任务上显著提升对应质量，并可作为身份保持的量化评估指标。

MARGIN提出了一种运行时置信度校准方法，无需重训练或预留校准集即可从观测结果中学习模型特定的置信度修正，用于异构基础模型的多智能体协调决策，在代码生成和问答任务上相比未校准的置信度加权提升了答案选择准确率。

Simo 是 Temprl Labs 推出的 System 1.5 判断模型，可通过类型化问题对文本、截图或视频进行查询，在毫秒级内返回经过校准的概率及可执行的数值，定位为'驱动自主软件的判断层'。

OpenESM 提出能量引导模型（ESM），将能量引导的潜状态优化与 token 生成统一到单一架构中，在大规模语料上进行能量引导预训练，表现出良好的扩展性并在多数下游任务上超越 GPT，同时完全开源模型权重与训练基础设施。

DeepSeek V4.1 Flash narrows the US-China AI capability gap to a record-low 3% and now leads on agentic coding benchmarks like LiveBench and DeepSWE, outperforming Anthropic's models, though its 748B-parameter MoE architecture comes with pricing and data-sovereignty implications for enterprises.

美国白宫发布行政令启动“创世纪任务”（Genesis Mission），由能源部主导建设统一的AI科学平台，利用联邦科研数据训练科学基础模型并开发AI智能体，以加速科学发现并维护美国在AI领域的全球主导地位。

Maxime Labonne highlights a single model capable of playing multiple games in parallel, suggesting AI advances that go well beyond text generation for the video game industry.

Proposes a 'Truth Engine' architecture in which an environment synthesizer creates novel closed-loop micro-worlds, a frontier solver explores them without human demonstrations, and deterministic verifiers filter proven artifacts that get distilled into the base model — forming a self-compounding flywheel intended to push AI beyond the boundary of human knowledge.

据Axios报道，获NVIDIA领投20亿美元融资的美国AI初创公司Reflection AI即将发布一款开源模型，目标对标DeepSeek与Qwen，被视为美国在开源大模型领域对中国的一次重要回应。

TRACE is a reproducible benchmark of 7,300 zone–day instances pairing U.S. electricity prices with official operational text reconstructed at each forecast cutoff to prevent leakage, showing that text yields a median 7.4% reduction in upper-tail pinball loss across time-series foundation models.