Google Research 用 Retrieve-for-Train 突破推理瓶颈，加速复杂 AI 搜索
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习发现符合奖励的 query fan-out 并编译为监督信号，绕过推理时的思考 token 开销。
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Google ResearchAI 评分4141 Google Research 推出 TurboQuant：以极致压缩重新定义 AI 效率
Google Research 推出 TurboQuant 压缩算法（将发表于 ICLR 2026），通过 PolarQuant 高质量压缩与仅 1 bit 的 QJL 零开销纠错两步，实现大幅模型压缩且零精度损失，同时支持 KV cache 压缩与向量搜索。
Google DeepMindAI 评分5050 Google DeepMind 联合 Kaggle 发布 FACTS Benchmark Suite 评测大模型事实性
Google DeepMind 与 Kaggle 于 2025 年 12 月 9 日发布 FACTS Benchmark Suite，在原 FACTS Grounding 基础上新增 Parametric、Search 和 Multimodal 三个基准，共 3513 条公开样例，并保留私有评测集由 Kaggle 托管公开排行榜。
Hugging Face BlogAI 评分3737 NVIDIA 在 DeepResearch Bench 上评测开源 Llama Nemotron 模型
NVIDIA 的 AI-Q Blueprint 在 Hugging Face DeepResearch Bench「LLM with Search」榜单登顶，总分为 40.52（截至 2025 年 8 月），是目前完全开源授权方案中的第一名。
Hugging Face BlogAI 评分4646 Hugging Face 推出 FutureBench：评测 AI 智能体预测未来事件的能力
Hugging Face 提出 FutureBench，通过真实世界事件评测 AI 智能体预测未来的能力。该基准从新闻和 Polymarket 预测市场采集题目：基于 smolagents 的智能体用 DeepSeek-V3 生成预测问题，每次抓取约生成 5 道题、时间范围为一周，另有每周约 8 道来自 Polymarket 的问题。