微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测和 AE、Dst 指数预测，为美国本土 66,935 座变电站生成 30 至 60 分钟前的局地空间天气风险估计。
#部署/工程
Microsoft ResearchAI 评分3232
Microsoft Research精选AI 评分6060 微软研究院：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动机器人操作负载做了首次系统性测量研究，发现把物理 AI 推理从机器人本体 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：微软研究院首次系统测量机器人本体推理与边缘云端卸载的差异，给出任务成功率、电池续航与工具链的量化对比。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，新增结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Apple Silicon 内核。
推荐理由：原文给出跨平台内核迁移的具体方法与实测数据，读者可据此判断 CUDA 经验向 Apple Silicon 迁移的可行路径。
Berkeley AI ResearchAI 评分3131 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI Research 发布综述，梳理并行推理从固定并行走向自适应控制的研究进展。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS 及 ParaThinker、GroupThink、Hogwild!