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
微软研究院实习生开发了一套端到端机器学习流水线，结合太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报、地质电导率和电网数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
#数据/训练
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Google Research精选AI 评分6262 Google 发布 SensorFM：面向可穿戴健康数据的通用基础模型
Google Research 与 Google DeepMind 提出 SensorFM，一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型，预训练语料来自五百万名同意参与者、超过一万亿分钟的多模态传感器信号，覆盖 100 多个国家、50 个美国州和 20 多种 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。
推荐理由：Google 用五百万人的万亿分钟可穿戴数据预训练通用生理表征，读者可了解基础模型在健康领域的规模化路径。
Import AIAI 评分3838 Import AI 457：AI 版 Stuxnet、有缺陷的 Muon 优化器与正向对齐
Import AI 457 聚焦三项研究：SentinelOne 拆解出约 20 多年前的病毒 fast16.sys，它通过篡改内存中专用于高精度计算的 x86 代码，定向破坏 LS-DYNA 970、PKPM、MOHID 等工程与仿真软件的计算结果。