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Anthropic 让内部研究模型在 Claude Science 中针对 4 个地区的 5 种蝎毒神经毒素设计 minibinder，64 小时内生成 318,484 个设计并选出 180 个，团队补充 31 个，共 211 个交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 实验室检测，17 个达到结合标准，且均只针对单一毒素。
入选理由Anthropic 公开 211 个设计及结合数据，研究者可据此判断 AI 智能体在毒素靶点设计中的实际产出与局限。
Sakana AI 开发了推荐方法 QD-Rec，把候选与说明选择理由的假设成对作为推荐单位，由生成式 AI 参考已有优质假设反复生成新假设，以积累质量高且角度不同的推荐。
OpenBMB 发现多模态检索器在纯文本和纯图像语料上表现良好，但在图文混合语料上明显退化，并将这一现象称为 Chaos in the Text。分析显示存在系统性的模态偏好：文本常比语义对齐的图像获得更高相似度分数。
Google Research 发布 Harness² 框架，让智能体围绕冻结模型改进自身 harness，流程包括基线轨迹记录、Editor 智能体起草两版候选修改、Composer 智能体对比合并有效修改、Reflector 智能体把经验写入文件并存入组件库。
中国科学院南京土壤研究所张佳宝团队联合中国地质科学院水文地质环境地质研究所等单位，基于物理信息神经网络（PINN）构建了面向地热对井系统的水热耦合模拟框架，成果在线发表于《热工程案例研究》。该框架将地下流体流动与热量传输控制方程引入神经网络训练，用双网络架构分别预测水头场和温度场。在河北献县地热田对井采灌系统的验证中，训练样本有限时其预测精度和物理一致性优于纯数据驱动深度神经网络。
推荐阅读！ TreeOPSD： 面向长程智能体强化学习的树感知后验蒸馏
(1/5) New preprint: TreeOPSD, critic-free RL for long-horizon LLM agents 🌳 Long-horizon agents receive a single outcome reward after many turns, and each rollout batch feeds several sequential mini-batch updates while the policy drifts from the one that sampled it. TreeOPSD backs terminal rewards up a rollout tree and splits each update into two steps: construct a target for every turn, then match the current policy to it with forward KL. This leads to: • closed-form, bounded turn targets that commute with tree backup, so shared prefixes are trained once with no loss of credit • the exact tree policy gradient on the first mini-batch, and updates that stop at the target and reverse after overshoot • consistent gains over GRPO, GSPO and a matched tree baseline, largest on the longest-horizon tasks On Deep Research, TreeOPSD lifts Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 from 16.23 (GRPO) to 21.20 average accuracy. Title: Tree-Aware Posterior Distillation for Long-Horizon Agentic Reinforcement Learning Paper: https://arxiv.org/pdf/2610.23181 Together with @TencentHunyuan #LLM #RLVR #AIAgents
瑞典国防研究局（FOI）研究人员开发出 WiFireNet 系统，通过分析 Wi-Fi 信道状态信息（CSI）识别隐藏手枪，论文 10 月 13 日发布于 arXiv。
Anthropic 称 Claude 在不到 30 分钟内解开了 NIST 于 2000 年标准化的 ECDSA 曲线种子来源之谜：这些由 NSA 提供、此前无任何解释的种子来自 C 语言随机数生成器 lrand48，并以 1997 年 5 月至 1998 年 4 月之间的 Unix 时间戳初始化。
英国布里斯托大学团队将人脑类器官接在多电极阵列上，把触觉传感器采集的盲文字母数据转为电刺激输入，三个类器官协同区分26个盲文字母的准确率约83%，高于单个类器官约61%。相关论文发表于《人工智能前沿》。每个类器官直径不足1毫米、含约一万个神经元，解码由支持向量机完成。
美国哈佛大学Wyss研究所团队开发出一种基于基因表达的新型衰老时钟，并用它筛出基因靶点SRSF1，在动物实验中使老年小鼠寿命延长14%，成果发表在《自然·衰老》上。
对两个扩散语言模型在 10 项任务上的分析显示，每 token 所需前向次数高度依赖任务：DiffusionGemma 写故事生成一个 token 的前向次数是语法纠错的三倍以上。
GRSE（Group-Relative Skill Evolution）通过在同一技能库下多次执行同一问题并对比结果，为智能体—技能对分配行为归因，并结构化诊断失败。
研究团队提出 VerifierBench，用来自六个智能体基准的 222 项任务和 4,993 个隐藏测试用例，评测智能体能否根据任务指令与环境写出可执行验证器，要求其接受所有有效解并拒绝无效解。
我国首个全国产十万卡 AI 超集群在深圳 2026 全国高性能计算学术大会上以真机亮相，并将发布十大重要应用成果。该系统名为曙光 8000，走“超算和智算原生融合”路线，同一套底座既能跑最高精度科学计算，也能跑大模型训练和推理。其算力可支撑数字孪生大脑乃至模拟百亿光年宇宙演化，目前正支持新材料、创新药、人工智能等 26 个领域 300 多种计算任务。
研究团队发布技术报告，介绍跨会话持续运行的自主研究智能体 Épi，它结合分层记忆、版本化分支和独立评审，在固定验证规则下产出 120 项纪录结果，包括 20 项数值界纪录和 100 项构造纪录，其中 n-queens 常数区间收窄约 84 倍，四次 Feigenbaum 吸引子维数的严格区间收窄超过 360 万倍。
入选理由作者团队公开了可核查的构造与证书，研究者能据此判断自主研究智能体在数学与算法设计上已能产出何种可检验结果。
研究团队提出 HybridResearcher 训练框架，并训练出 4B 模型 HybridResearcher-4B，用于在一条推理链中同时调用结构化数据库（text-to-SQL）与非结构化网页检索。
“风清”人工智能全球短中期集合天气预报系统 V1.0 近日通过业务化评审，正式投入全国气象业务运行，由国家气象中心牵头、联合多所高校和科研院所研发，核心算力、底层算法和数据源均实现国产化。
微软研究院于 10 月 12 日发布研究系统 StudentSim，基于公开、去标识化的学习者记录为每位学生训练个性化“AI 学生模拟器”，模拟其独立作答及收到导师讲解后的反应变化。
Anthropic 发布博文称，其内部研究用 Claude 模型用不到 30 分钟追溯出五条 NIST 标准椭圆曲线（P-192、P-224、P-256、P-384、P-521）的种子来源，为一桩延续约 26 年的密码学悬案提供了可复现的答案。
Claude 在不到 30 分钟内解开了一个困扰 25 年的密码学谜题。 有一大类研究问题，其搜索空间极其庞大，但验证成本很低。 AI 智能体可以大规模探索假设、运行实验并做出新发现。我们将看到更多这样的案例。
Google Research 宣布把智能体带到湿实验室工作台，通过将智能体与实体实验室机器人结合，运行快速闭环的分子设计循环，并称由此发现了针对癌症靶点的个位数纳摩尔蛋白结合体。原文附有介绍链接，未说明该流程的开放范围或是否已发表。
入选理由Google Research 把智能体接到湿实验室机器人上跑闭环分子设计，并给出针对癌症靶点的蛋白结合体结果，可看自动实验如何进入真实生物发现流程。
Google Research 公布三项研究，推进 AI 智能体从计算设计走向真实湿实验室实验：VERID 框架为实验室工作单元建立语义数字孪生，让智能体在动作前检查台面布局、孔内体积和吸头库存，并在模拟中预演协议。
入选理由Google 展示了智能体在真实湿实验室中闭环设计并验证核酸适配体与蛋白结合体的进展，研究者可据此判断自动化实验的可行边界。
Anthropic 的 STEM Fellows 项目披露，Claude Mythos 5 在给定自然语言指令的情况下设计出量子线路，效果优于已发表的最优线路，部分情况下提升一个数量级或更多。
华为、莱顿大学与格罗宁根大学团队在 arXiv 预印本提出 SwarmRSI，让科研智能体群体通过演化彼此继承的研究状态（假设、程序与实验证据）实现递归自我改进，包含反馈引导的群体变异、互补群体重组与递归群体演化三个机制。
FDE-Gym 是包含 95 个端到端交付任务的基准，取自 20 个客户场景、覆盖 18 个行业，由行业专家改编自真实交付项目，在模拟客户环境中评估智能体能否交付有效方案。对 7 家提供商的 13 种模型配置评测显示，最佳配置平均得分仅 0.56，95 个任务中只解决 14 个；发现未明说的约束是主要瓶颈，即便在 23 个任务中已获取全部关键事实，也仅 10 个达到 0.8 以上的业务提升。
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研究团队提出 Data World，一个多智能体引擎，先指定文件背后的世界机制，再合成环境、任务与评分标准，用于训练数据分析智能体。引擎通过独立审计检查目标可从观测文件中恢复，评分标准用于评估和强化学习奖励；经人类偏好筛选出覆盖 50 个留出世界、16 个领域的 100 个任务构成 DataWorld-Bench，并从 1,037 个不相交世界生成 2,135 个训练任务。
研究团队提出 OneWM 统一因果训练框架，将动作同时作为世界预测的条件和策略学习的目标，在共享的视频-动作架构中训练。在 LIBERO、LIBERO-Plus 和 RoboCasa365 具身测试平台及真实世界策略实验中，学习指定动作的视觉后果提升了策略性能与跨场景泛化能力，动作学习也提升了多视角世界预测的保真度。结果表明，统一因果训练下世界建模与动作生成可相互受益。
MJev-Spatial 是一个 System 1 多模态决策模型，把空间理解任务统一为分类框架，直接复用主干预训练 query/key 投影打分，不新增参数，推理时单次前向、不生成答案 token。
