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NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上通过预测查询做流失、需求、欺诈等预测，无需任务训练和特征工程。该模型在 15 个数据库的 41 项任务上超过监督式关系深度学习和梯度提升树管线，在 SAP SALT 基准上 MRR 超 AutoGluon 集成 8%，微调后领先 16%，可扩展到 500B+ 行的数据库。
推荐理由：官方发布了面向关系型数据库的预训练基础模型并附代码和权重，读者可以了解其免训练预测架构和基准表现。
Mistral 发布其首个时间序列基础模型家族 Timestral，含 5M、28M、123M、209M 四种规格，其中 209M 模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准上排名第一。
推荐理由：官方发布首个时间序列基础模型家族，给出三项公开基准成绩和 CPU 部署延迟数据，读者可据此评估企业预测场景的可用性。
微软亚洲研究院发布重构并开源的 Agent Lightning v1.0，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重写 agent。
推荐理由：官方详解了用真实 agent harness 做 RL 的训练范式与系统设计，并给出 Qwen3.5-9B 在 SWE-bench Verified 的提升数据，方法可参考。
Mistral 发布 Mistral Large 4（ML4）公开预览，这是一款 1 万亿参数、52B 激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底放出，预览 API 已可在 Mistral Studio 试用。
推荐理由：官方给出权重开放时间和安全、编码、多模态等多组基准数据，读者可据此评估这款万亿参数开源模型的具体能力位置。
研究者基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 演化式内核搜索框架，新增 MLX 后端和结构化 CUDA 到 MLX 翻译层，让现有 CUDA 内核知识自动适配 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出结构化 CUDA 到 MLX 翻译层的做法和可复现步骤，读者能了解跨硬件迁移内核优化经验的可行路径。
