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Kernaut 用编码智能体自动发现核函数，在未见任务上迁移

预印本论文提出 Kernel Autoresearch（Kernaut），让编码智能体以程序形式编写核函数组件，由可信解释器按保正半定的构造契约组装，只有通过 Tier 2 校验的程序才进入质量-多样性存档。

Google DeepMind 与 Chan Zuckerberg 虚拟生物学计划合作构建多模态生物数据集

Google DeepMind 与 Chan Zuckerberg 的 Virtual Biology Initiative 建立合作，为改进预测性生物学模型构建所需的多模态数据集。

Biohub 联合 DOE、NIH 及 Google DeepMind 等投入 18 亿美元扩展 Virtual Biology Initiative

Biohub 与美国能源部（DOE）、美国国立卫生研究院（NIH）及新资助伙伴宣布扩展 Virtual Biology Initiative，合计投入 18 亿美元的资金、数据、算力和新测量技术，用于生成可训练预测性生物 AI 模型的开放数据资源。

入选理由这项近 20 亿美元的跨机构投入把开放生物数据的生成与标准化列为重点，研究者可据此判断未来可用的细胞数据资源从何而来。

DrugTargetWorld：可生成模拟生物样本库的 AI 科学家训练与评测框架

作者提出 DrugTargetWorld，一个程序化生成模拟生物样本库的框架，每个世界包含 54,000 名参与者的基因型、蛋白质、健康记录、结局和合成 MRI，因果结构对评测者已知但对智能体隐藏。

TargetAgent：面向药物靶点识别的数学 AI 科研助手框架

美国佐治亚大学 Guo-Wei Wei 团队在 arXiv 预印本中提出 TargetAgent，一个把最优传输、张量分解、拓扑数据分析与 LLM 智能体解读串联起来、依次分析多批次空间转录组数据的 AI 科研助手框架。

Google Earth AI 联合全球卫生伙伴发布公共卫生预测研究

Google 发布与全球卫生伙伴合作的多篇研究论文，展示 Google Earth AI 结合卫星影像、移动性数据与 AlphaEarth Foundations、Population Dynamics Foundation Model（PDFM）等基础模型，用于疾病暴发预测与社区健康趋势分析。

入选理由Google 把地理空间基础模型与人口动态模型接入公共卫生预测，研究者可据此判断这类模型能否用于疾病监测与资源调度。

欧盟委员会拨款 6500 万欧元保障生命科学与生物技术关键数据

欧盟委员会在 Horizon Europe 框架下划拨 6500 万欧元，用于保障支撑新药研发和生物技术 AI 工具的科学数据与知识资源。其中 GENCODE 获 1900 万欧元、UniProt 获 3000 万欧元、Europe PMC 获 800 万欧元，分别由 EMBL-EBI、基因组调控中心及 SIB 瑞士生物信息研究所等机构参与，资金用于内容维护与策展。

入选理由欧盟委员会为生命科学核心数据资源划出专项经费，科研服务从业者可据此判断欧洲生物数据基础设施的资助方向与开放获取取向。

想让公众信任 AI，先治好一种病：OpenAI 称内部模型解决 Navier-Stokes 与民调信任下滑

OpenAI 9 月 8 日宣布其内部模型解决了千禧年数学难题 Navier-Stokes，证明由多个 AI 智能体在启动约 88 小时后产出并经 Lean 证明助手核验。

Import AI 475：群体扩展、Google DeepMind 为生物数据加水印与 AI 科学经济

Import AI 475 讨论了 AI 群体（swarm）扩展的收益与代价：Toby Ord 分析认为 4 智能体群体完成同等任务所需 token 总量约为单智能体的两倍，但因并行运行理论上可将耗时减半，同时群体规模扩大存在类似经济学的“踩脚”递减效应。

MechHypoBench：首个评测 AI 科学家从观测数据生成机制假设的基准

研究提出 MechHypoBench，用于评测 AI 智能体和 AI 科学家能否从实证数据生成机制假设。该基准结合来自 14 个科学领域的论文机制与含 1798 万条记录的真实数据集，保留经验数据的观测复杂性并给出已知的底层机制，智能体分析观测后提出开放式假设，评测框架通过被隐藏条件下的推论来评估这些假设。

AutoSciBench：自动生成并迭代加难的科学智能体评测基准

Genentech 与 KAIST 团队提出 AutoSciBench，用高层 concept 与低层 recipe 两级规划自动生成科学智能体评测任务，并依据求解器轨迹与评审反馈迭代修订，把任务推向原始数据复核、中间结果解读与多步证据整合。

卡内基梅隆大学研究：AI 科学家基准高分多来自先验知识而非数据

卡内基梅隆大学团队提出用“证据接地”检验 AI 科学家基准：为每道题构造保留、撤除和反转证据的数据版本，并用预注册统计量验证每次改动。

Google 9 月 AI 更新汇总：Gemini 4 Argon、Gemini 3.8 Flash 与 WeatherNext 3

Google 回顾 9 月 AI 更新，发布最新前沿模型 Gemini 4 Argon，具备高级推理与 100 万 token 输出上限，正通过 Fairwind Program 向受信任网络安全防御方逐步开放。

物理学家 Matthew Schwartz 复盘 Claude 驱动的 BootLoops 科研实践

Anthropic 研究博客发布客座文章，物理学家 Matthew Schwartz 描述他不再让 Claude 扮演人类科学家，而是寻找适合当前 LLM 能力的“Claude-shaped”问题，并为此构建开源工具包 BootLoops。

入选理由一位物理学家复盘用 Claude 与 BootLoops 在 18 个领域推进 36 篇稿件的经验，对想找 AI 适配课题的研究者有参考价值。

Nature Machine Intelligence 报道 DeepEvidence：从知识检索转向证据探索与综合

Nature Machine Intelligence 刊文介绍 DeepEvidence，一个深度研究智能体，它不止于检索事实，而是构建科学证据的显式表示。文章指出生物医学发现已进入限制资源不再是数据、而是整合与解读证据能力的阶段。DOI 为 10.1038/s42256-026-01313-w。

Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质和结构加水印

Google DeepMind 推出 SynthID Bio，把水印嵌入 AI 生成的蛋白质序列和 3D 结构，并可在合成出的实体蛋白上验证，同时保持其生物功能。

入选理由Google DeepMind 把水印嵌入蛋白质序列与 AlphaFold 3 预测结构，为 DNA 合成筛查和数据库标注提供可验证信号。

微软研究院发布生物学 AI 研究系统 Quine，并开放 Quine Fellows 计划申请

微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物学世界模型和连接模型、科学工具、文献与研究者的交互式 harness 两部分组成。

入选理由微软研究院公开了面向生物学的多模态世界模型 Quine，并给出胰腺癌细胞状态预测经湿实验验证的案例，研究者可据此判断这类系统在实验设计中的可用边界。

Nature Machine Intelligence：人工网络在多任务学习中自发形成模块化结构并与脑网络架构相似

Wu 等人的研究显示，学习多个任务的神经网络会组织成专门化的模块，在容量受限时尤为明显。增量式多任务学习会强化这种模块化，并产生与脑网络相似的架构。该研究发表于 Nature Machine Intelligence，DOI 为 10.1038/s42256-026-01306-9。

K-Dense Web 实测：用 AI 智能体将 3,629 个 TP53 错义突变对照功能与 ClinVar

作者用一条提示让 K-Dense Web 整合 ClinVar、PDB 1TUP 结构、14 个脊椎动物同源序列保守性和文献，对 TP53 DNA 结合域 191 个位点×19 种替换共 3,629 个错义突变做结构与功能一致性分析，产出一份 29 页技术报告、72 条经核验的参考文献、4 张图和 9 张表，并附全部脚本与中间文件。

BioLitBench：用组合可控性检验生物医学文献综述智能体排行榜

作者提出组合可控性框架，为文献综述智能体的评测定义比较窗口与可采纳性检验，在查看分数前先拒绝不可比的比较，并只对超过采样与干扰半径的差距给出排序认证。配套的 BioLitBench 基准包含 2,042 篇生物医学文章、246,102 条论断和 832,487 条类型化关系，同主题综述作为集合值参考。

K-Dense 发布开源 LabMCP：让 AI 助手通过 MCP 连接器操作实验室仪器

K-Dense 发布免费开源的 LabMCP，基于 Model Context Protocol 提供连接器，让 AI 助手用自然语言操作天平、加热搅拌器、pH 探头等实验室仪器。

入选理由原文说明了连接器覆盖的仪器范围、安全限制和全部连接器尚未在真实硬件上验证的状态，研究者可据此判断能否接入自己的实验台。

Elicit 对话默克高管：AI 药物研发规模化经验

Elicit 将于 10 月 7 日举办炉边对话，嘉宾为 Merck KGaA 科学总监 Parantu Shah，他在数据、AI 与生物制药交叉领域有 20 多年经验。对话由 Elicit CEO Andreas Stuhlmueller 主持，话题包括药物开发中 AI 的内部体验、数据就绪与治理、受监管环境下如何建立对 AI 系统的信任，以及团队如何衡量 AI 投资回报。活动免费，需提前注册。

理论在生物学中扮演什么角色：从理论生物学史看生物学能否像物理学一样可压缩

系统生物学家 Jeremy Gunawardena 在 2014 年一篇题为《生物学比物理学更理论化》的文章中提出，基因、受体、酶、离子通道、肿瘤抑制因子等实体，以及遗传密码、化学渗透理论、适应性免疫克隆选择理论，都是先被理论预言、后被实验发现。文章梳理理论生物学自 20 世纪初成为独立领域以来的多种分支与历史，并追问生物学能否像物理学那样被紧凑地理论描述。

Foundries vs Navigators：如何降低科学研究的成本

Endura Therapeutics 的 Adrian Sanborn 提出，AI 时代生物科技公司正沿两条路径演化：Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据产出提速一个数量级，Navigators 则把变便宜的“思考”嵌入公司日常决策流程。前者需要资本与多年投入，后者对所有公司开放，在早期初创公司中推进最快。

Anthropic 称已阻止 Claude 被用于生物或化学武器相关用途

Anthropic 表示已阻止利用其 Claude AI 系统进行包括可能设计生物武器在内的多种不当用途，相关报告由 Science 报道，但五起案例中有三起涉及修改基孔肯雅病毒、禽流感病毒和某种未指明的正痘病毒，是否属于恶意修改尚存争议。

SciSpace 汇总 11 本生物学期刊的作者指南与模板

SciSpace 发布研究指南，汇总 11 本生物学期刊的官方作者指南与可选 SciSpace 模板，涵盖 Cell、PLOS Biology、The Journal of Cell Biology 等。指南提示各刊格式要求因期刊和文章类型而异，应以出版商最新说明为准，第三方模板仅为起步辅助、不代表期刊认可。该列表为编辑选择而非影响因子排名或投稿推荐。

Edison Scientific 与 Springer Nature 达成订阅协议，将 Nature 系列期刊内容接入 Kosmos

Edison Scientific 宣布与 Springer Nature 达成订阅协议，将 Springer Nature 旗下 Nature 系列专业期刊的授权研究内容直接接入其 AI 科学家 Kosmos。

入选理由这条内容显示出版商内容开始以订阅方式接入 AI 科学家工作流，学术服务从业者可据此观察文献授权的新形态。

Anthropic 称 Claude 自主发现具 CRISPR 样重复序列的新型酶系统 ART

Anthropic 成立生命科学研究组与实验室，并公布早期结果：Claude 智能体在仅由科学家给出初始提示的情况下，从 DNA 序列数据库中自主发现了一种与重复序列阵列相关的新型酶系统，命名为 array-associated reverse transcriptases（ART）。

入选理由Anthropic 用约 950 个 Claude 智能体在 21 小时内筛出候选系统，研究者可据此判断 AI 驱动假设生成在基因组挖掘中的实际位置。

Amazon Bio Discovery 发布三篇抗体设计研究，含经实验验证的纳米抗体发现

Amazon Bio Discovery 团队发布三篇抗体设计研究，分别针对结合强度排序、可开发性预测和端到端设计。其中 MochiBind 仅用序列预测抗体相对结合强度，在四个未见抗原上成对准确率均高于结构基线，平均领先近 10%，在 CPU 上约 13 秒可打分 20 万对抗体。

入选理由Amazon Bio Discovery 团队公开三篇抗体设计研究，含一篇经实验验证的纳米抗体发现，研究者可据此了解计算设计加湿实验闭环的完整流程。

Import AI 473：美国超级智能战略、人脑组织小鼠模型与机器诠释学

RAND 发布报告提出美国应以"自由行动"战略应对通往超级智能的不确定路径，核心是花钱保留选项，并归纳了共存、拒止、加速三类共七种原型策略及五项关键不确定性。另有研究人员在脑组织被刻意清除的幼鼠体内培育出部分人脑组织，用作研究平台。