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上海AI实验室联合清华大学智能产业研究院（AIR）及清华大学药学院推出专业蛋白质改造评测基准PFArena，基于202项真实蛋白质实验、293个任务实例和60万余条候选记录，评测6种蛋白质语言模型、6种通用大语言模型及基于Biomni和AMixKit构建的5种智能体组合。
入选理由上海AI实验室联合清华发布PFArena，用202项真实实验衡量模型能否在有限实验预算下选对突变，为蛋白质改造的AI评测提供了新口径。
加州大学伯克利分校EECS教授Gireeja Ranade在Terence Tao博客客座撰文，讨论AI冲击下数学等理论学科学生动力与就业问题。她指出，学生因模型“一个提示就能做所有事”而失去努力意愿，并担忧下一代普通数学家的岗位与培养。文章将维持智识文化所需的数学、科学与人文人才培养称为公共品问题。
当人人都能使用 AI“虚拟实验室”时，招聘会变成什么样？ 未来学家 @SineadBovell 与 Google 副总裁兼总经理、Google Research 负责人 @ymatias 对谈，解析为何下一代构建者必须像“一人组织”那样思考： → 提出正确的问题 → 跨学科串联线索 → 运用伦理判断 → 在智能无处不在时随机应变 在 I've Got Questions 观看完整对话： https://www.youtube.com/watch?v=FlOufV3hZFo
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Biohub 团队开发了基于无标记成像细胞仪 Remoscope 的机器学习模型 Remo-ID，12 分钟内拍摄约 200 万个血细胞并判断脓毒症，在 47 份样本中正确分类 43 份。该结果已发布在 medRxiv，脓毒症组仅 13 人，研究者尚不清楚哪些细胞特征驱动预测，还需更大样本和 FDA 批准才能成为诊断工具。模型训练使用超过 12 亿个细胞，仅提供样本级标签，不预先指定细胞特征。
隆重推出 Microsoft Research Focus，一种了解 Microsoft 各项研究新闻的新方式。 本期内容涵盖 AI 智能体的进展、日常 AI 使用模式揭示了人们的工作方式、BioEmu2 公开预览，以及旨在提前数周改进天气预报的研究。 在此观看完整视频，或在各大播客平台收听。
DeFT-RAG 提出一种 RAG 框架，每次从原问题和已答 QA 对生成一个自包含子问题，并用规则更新 QA 表、微调轻量决策模型做是/否判断，把剩余 LLM 工作移出模型。
一篇立场论文提出用覆盖、可比性、组合性三层递进能力框架梳理全模态嵌入研究，并给出三条统一路径：变换扩大覆盖、对齐实现可比、联合嵌入指向组合性。作者称这是首个跨模态、贯通式的全模态嵌入研究综述，指出各模态社区长期各自为战，但对比学习、Transformer 架构与粒度转变正推动其收敛到共同原则。
DecisionRank 提出 item-space on-policy distillation（OPD），把决策模型输出的文档分数排成序列交给生成式教师，由教师给出条件反馈直接监督这些分数，并结合离线排序监督训练。
研究团队提出分子发现 AI 智能体 MoLRSI，把工作流与模型架构的系统优化和跨任务持久记忆结合，让智能体根据工作流表现、改进结果和执行反馈递归改进搜索策略。
Anthropic 让 50 名因果推断专家用 AI 智能体完成一项基于虚构农场合作社观测数据的分析任务，并在五个决策点上用抛硬币随机设定智能体的偏好。结果显示，专家在四个分析决策上采纳智能体偏好的比例为 86%，净影响即翻转率为 62% 至 82%；对最终建议的直接影响较小且未达统计显著。
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Microsoft Research Focus 第97期介绍了多项研究进展：自改进智能体框架 ForkPilot 在六个基准和主流 AI 模型上测试，达到现有最佳方法水平，同时将 AI 处理需求降低最多 59%。
Artificial Analysis 在旧金山发布 Intelligence Index v5，含两项新基准和三项升级，加大智能体编程与科学权重，且首次多数指标基于私有测试集或留出答案。
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UC Berkeley 博士生、Google Research 高级研究员 Alex Krentsel 在 Arena 介绍了自改进 AI 智能体架构 Exo，借鉴操作系统的 exokernel 思想，将智能体拆分为受保护的机制层（状态、历史、密钥和"guardian"）与可完全演化的策略层。在基准测试和开放世界 RuneScape 任务上，Exo 比 Codex 和 Pi 便宜 31-62%。
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这些能力现已向 Gemini 所支持的所有语言的全部用户开放。 PDF 预览与编辑在网页端和移动端均支持，而其他所有格式（Google Docs、Google Sheets、Markdown 文件、TXT 文件、幻灯片和代码）仅在网页端支持。
alphaXiv 推出面向 arXiv 论文的 autoresearch 功能，把任意论文 URL 中的 arxiv 改成 autoarxiv 即可触发。OpenResearch 会为用户创建项目、在用户选定的算力上搭建环境并运行最小复现，智能体在完全本地的闭环中跟踪日志、可视化运行过程并产出结果文件。
入选理由把 arXiv 链接改成 autoarxiv 就能触发本地复现流程，研究者可据此判断它是否适合自己验证论文。
alphaXiv 发布开源研究 harness OpenResearch，称其支持包括开源与闭源权重在内的任意模型，代码已在 GitHub 开放。官方表示随着近期模型研究能力提升，对开源 meta-harness 的需求会指数级增长，并强调使用该工具时工作成果归用户所有，不受前沿实验室商业利益影响。
Accenture Federal Services AI 与数据董事总经理 Barnett Koven 在播客中讨论 DOE 的 Genesis Mission，称其为科学研究的“骨干”。他提到用自然语言处理从国务院每天约 3000 份外交电报中提取信息，并称如今借助 Claude Code、Codex 等工具，原本 6 人 6 个月的项目两人数周即可完成。
原文标题提出将数字孪生应用于预防早产，但正文内容未能加载，无法获取具体研究机构、方法、样本量或证据阶段等信息。
Wiley 的 Advanced 系列期刊将参与 2026 年 10 月 30 日在休斯敦 MD Anderson 癌症中心举办的 James P. Allison Institute 科学研讨会，主题为“免疫设定点：压力、健康与系统调控”，预计汇聚超过 1,500 名科学家、临床医生与期刊编辑。
Edison Scientific 宣布与辉瑞达成协议，在辉瑞的生物制药研发管线中部署 Edison AI Platform 及其 AI 科学家 Kosmos。Kosmos 将接入辉瑞在肿瘤、内科、免疫等领域的内部数据，用于辅助辉瑞科学家和研发决策，并通过持续学习结合公开数据与辉瑞自有药物开发数据构建整合世界模型。Edison 的科学家和工程师将进驻辉瑞研究团队，把 Kosmos 嵌入具体工作流。
入选理由材料说明药企把内部研发数据接入外部 AI 科学家平台，并派工程师嵌入研究流程，可供观察科研服务方与药企的合作形态。
Centivax 联合创始人兼 CEO Jake Glanville 在播客中介绍，公司正研发可覆盖所有流感毒株的通用流感疫苗，目前已在大约 180 人中测试，并准备启动 2 期临床试验。他指出，季节性流感疫苗有效性长期仅约 15% 至 60%，原因是病毒持续变异，而 Centivax 试图让免疫系统识别各毒株共有且抗突变的病毒区域。访谈还涉及通用蛇抗蛇毒血清的研发。
Anthropic 宣布将 AI for Science 计划从支持单个团队扩展到支持科研基金会、科研机构和研究团队，具体支持方式与申请条件见其官网公告：https://www.anthropic.com/news/ai-for-science-expands-foundations-research-institutions
Hugging Face 与卡内基梅隆大学、普渡大学、佐治亚理工学院、亚利桑那州立大学、乔治·华盛顿大学等机构共同发起 Project ProtoStar，推动公共资助科研的数据集、模型和代码以 AI 可用、机器可处理的格式在开放基础设施上发布。
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