Xinzhi Zhang 与 Zhao Song 合作证明了 1995 年提出的 Kannan–Lovász–Simonovits（KLS）猜想，确立了对数凸分布的普适几何原则。研究采用人引导的多智能体迭代剪枝流程，探索约 100 条研究路径后找到关键判据，再通过递归改进消除对维度的依赖；另有独立团队与第三组证明以及 Lean 4 形式化验证相互印证。
推荐理由：原文介绍 Microsoft Research 与合作者证明 KLS 猜想，并拆解了人引导 AI 智能体迭代搜索的研究方法，可了解其协作流程。
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准，研究预览版已上线官网。基准基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建，包含 19 种语言、187 个开源仓库的 219 个 pull request，采用多来源 golden set 与统一评分标准，发布前由资深工程师独立复核，真阳性判断一致率 96.6%。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评测口径，读者可据此判断自家审查智能体的强弱项。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了首次系统性研究，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。