微软研究院推出 Magnetar：基于标准哈希函数的通用零知识证明系统
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明 Rust、Go、C 编写的 RISC-V 程序执行，在 15 个基准上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍，证明验证约 12 毫秒。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何在速度、通用性和密码学假设三方面同时推进。
#部署/工程
Microsoft Research精选AI 评分6666
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把多年内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 的研究者把 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX，并加入结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库被改写为 Apple Silicon 内核。
推荐理由：作者展示了把 CUDA 优化经验迁移到 MLX 的具体做法，并给出注意力与 Mamba 两个内核的实测对比。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 Berkeley AI Research 提出 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，通过将轨迹提升到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促进探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心局部极小值和高维视觉潜空间失效等问题，使基于梯度的规划更稳健。