Artcraft 用 Claude Opus 5.5 生成七款 Adobe 软件开源替代品
Artcraft 从可控 AI 图像视频编辑工具转向开源应用套件，用 Claude Opus 5.5 以 Rust 复刻 Photoshop、Illustrator、Premiere、Lightroom、After Effects、InDesign 和 Acrobat Pro 的界面与工具，并提供可在浏览器运行的 WebAssembly 版本。
#开源/仓库
Ars Technica · AIAI 评分62 Hugging Face Blog 精选AI 评分66 Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和实验性的 d1-omni-600M。
d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得分 48.57，为 10B 以下最佳，支持文本与图像输入；d1-omni-600M 支持文本加图像或文本加音频，在七个公开数据集上均分 78.4，超过参数量四倍的 Decider 2B。
关注点Liquid AI 开源两款端侧决策模型，给出决策质量、延迟与多模态输入的实测数据，便于判断端侧部署取舍。
Microsoft Research 精选AI 评分66 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体 RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与 RL 训练，无需在训练框架内重新实现智能体。
关注点微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，给出约 3500 行代码的完整智能体 RL 控制面与真实 harness 训练路径。
Google DeepMind 精选AI 评分71 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源轻量多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可，740M 参数，原生将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
关注点官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用等细节，可据此判断本地多模态检索的落地成本。
Google DeepMind 精选AI 评分66 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入可验证水印
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，把水印技术带入合成生物学，将不可感知的签名直接嵌入生物代码，使其在数字模型和合成出的实体蛋白质上都能被验证，同时保持生物功能。
关注点SynthID 水印从图像扩展到合成生物，读者可了解其在蛋白质设计与 DNA 合成筛查中的验证思路。
Microsoft Research 精选AI 评分60 微软研究院：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人表现
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了首次系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人本体 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，能提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
关注点微软研究院首次系统测量机器人本体推理与卸载推理的差距，给出任务成功率、电池续航和工具链的具体数据。
Microsoft Research 精选AI 评分62 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera 逆向合成模型并开源
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式集成对两者预测排序，在常见与罕见反应类别上均表现较强。
关注点微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera 逆向合成模型，并开源实现与权重，读者可了解其双模型集成思路与专家盲测结果。
Google ResearchAI 评分22 Google Research 推出 MilleMiglia：面向中段物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。
Microsoft ResearchAI 评分44 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向群体级发现
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干大幅降低病理分析算力需求。
Berkeley AI Research 精选AI 评分62 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 Apple 的 MLX，并加入结构化 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。
关注点读者可看到 CUDA 优化知识如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层对最终性能的具体贡献。
Berkeley AI ResearchAI 评分38 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。
SPEX 利用稀疏性与低阶性将交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融实验达到 SPEX 的性能。
Andrej Karpathy BlogAI 评分60 Karpathy 发布 microgpt：200 行纯 Python 实现 GPT 训练与推理
Andrej Karpathy 发布 microgpt，一个 200 行、无依赖的纯 Python 单文件项目，完整包含数据集、tokenizer、autograd 引擎、GPT-2 式网络架构、Adam 优化器、训练循环和推理循环。
Berkeley AI ResearchAI 评分36 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出一套基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从含噪测量中估计信息量，并在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证其能预测解码器性能。
该方法优化出的设计可媲美端到端 SOTA 方法，同时占用更少内存、更少算力，且无需针对任务设计专用解码器。