LLM 可直接读写神经网络权重，Weight-Space Programming 绕过梯度训练
Takehi 等人提出 Weight-Space Programming，让前沿 LLM 从自然语言目标出发直接检查和编辑神经网络权重张量，不依赖梯度下降或训练循环。
#推理
Latent SpaceAI 评分6262 量子位AI 评分6060 北大孙仲联合IBM苏黎世研究院发表综述，定义现代模拟计算
北京大学孙仲团队联合IBM苏黎世研究院与硅谷初创公司Unconventional AI，在Nature旗下期刊发表综述论文，从任务、硬件、可行性三个维度定义现代模拟计算。
量子位精选AI 评分8080 MIT 实验：GPT-6 Astra 直接修改 Qwen3.5 权重，MATH-500 得分提升约 6 倍
MIT 的实验让 GPT-6 Astra 直接读取并编辑 Qwen3.5-0.8B 的权重，仅改动 0.016% 的参数，MATH-500 得分就从 7.9% 升到 48.1%，指令执行能力也提高 3 倍，全程没有训练和梯度下降。
推荐理由：MIT 实验显示前沿模型可直接读写小模型权重，为小模型能力修复提供了一条不依赖梯度训练的路径。
Latent SpaceAI 评分4242 Elorian 发布视觉推理模型 Glimpse，DecoyCount 基准测试前沿模型计数能力
Elorian 推出首个视觉推理模型 Glimpse，并在与 Mercor 合作的 DecoyCount 基准上内部测试得分 50.48%，成为唯一超过 50% 的模型。
Google ResearchAI 评分5858 Google 提出睡眠框架，让 LLM 在持续学习中保留知识
Google Research 提出睡眠框架，让 LLM 在活跃交互与离线巩固之间交替，把短期上下文写入长期参数，从而缓解灾难性遗忘。该框架包含记忆巩固与做梦两个阶段，前者通过 MoE 参数扩展、知识播种和突触修剪完成，后者用随机专家选择、筛选式排练和 RL 精修实现自我提升。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院等证明 31 年悬而未决的 KLS 猜想
微软研究院机器学习与优化组研究员 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，证明在 2026 年 10 月 4 日的论文版本中完成。
推荐理由：微软研究员与合著者用人类引导的智能体搜索证明 KLS 猜想，读者可看到 AI 参与数学发现的具体分工方式。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院推出基于证明的通用计算系统 Magnetar
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍。
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 如何在通用性、速度与密码学假设上同时推进。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出了 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据，可了解跨硬件迁移优化知识的具体做法。
Berkeley AI ResearchAI 评分4444 基于梯度的世界模型长程规划方法 GRASP
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接注入随机性以促进探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长程规划中梯度爆炸/消失、非贪心局部极小值和高维视觉模型梯度脆弱等问题，使基于梯度的长程规划更稳健。