#开源/仓库

推荐理由：微软研究院开源了约 3500 行的智能体 RL 框架，并给出 6000 样本提升 14.6 个百分点的完整训练管线。

推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可据此复现领域专家模型。

推荐理由：原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 加 DPO 训练配方与数据过滤经验，可迁移到其他科学报告生成场景。

推荐理由：NVIDIA 与 Google DeepMind 等联合开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构预测，并放出生成流程，读者可据此了解开放科学如何提前储备疫情应对知识。

推荐理由：Isaac ROS 5.0 把智能体工作流引入机器人开发，并给出多家厂商的落地案例，可据此判断开源机器人栈的演进方向。

推荐理由：funes 把编码智能体的会话轨迹变成可检索的本地记忆，并给出跨机器、跨智能体共享的用法与成本对比。

推荐理由：原文给出了一套低成本手持夹爪采集方案与浏览器端处理流程，读者可据此判断机器人操作数据的采集门槛变化。

推荐理由：LeRobot v0.6.0 把世界模型策略、奖励模型与统一评测串成闭环，读者可据此判断开源机器人学习栈的当前边界。

推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度数据、硬件门槛与质量取舍，便于判断本地低并发场景是否值得尝试。

推荐理由：Mistral 把检索、索引与评测收进同一框架，读者可据此判断自建 RAG 管线的整合成本是否被压缩。