跳到正文

全部动态

按时间排列的全部内容。默认只显示通过双重评分的入选条目;切换到“全部收录”可以检索所有抓到的资料。

72 条收录动态,更新于 15:29

全部收录包含没有通过评分的资料,标题以常规字体显示并标为“未入选”,只供检索,不写入选理由。

10月14日

星期三,1 条
  1. Google 发布 Gemini 4 Argon,面向科研与工程任务并开放 1 万名科学家免费申请

    Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,今日起通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 面向开发者与企业开放,Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用。

    入选理由Google 官方给出 Argon 在量子化学、聚变、罕见病与酶设计上的自测案例,研究者可据此判断它在自身领域的可用边界。

    Google Blog · AI官方证据待确认重要性 80

10月13日

星期二,1 条
  1. HIP:无需求导的 Hessian 原子间势

    Nature Computational Science 在线发表 Andreas Burger 等人的工作,提出机器学习原子间势的扩展方法 HIP,可直接预测分子 Hessian。作者称在过渡态搜索、几何优化和振动分析中,其精度和速度优于通过自动微分得到的 Hessian。论文发表于 2026 年 10 月 13 日,DOI 为 10.1038/s43588-026-01066-x。

    Nature Computational Science证据待确认未入选重要性 60

10月8日

星期四,1 条
  1. Anthropic 研究员用 Claude Science 生成首张完整紫外全天图

    约翰斯·霍普金斯大学天体物理学家、Anthropic 研究员 Brice Ménard 与 Claude Science 合作,生成了首张完整的紫外波段全天图,其中约三分之一天空(包括银河系盘面大部分区域)此前从未被紫外望远镜观测,由模型预测补全。

    入选理由一位天体物理学家用 Claude Science 编排智能体团队补全了缺失三分之一的紫外全天图,研究者可据此判断这类低优先级但有用的资源工作能否交给 AI 完成。

    Anthropic Research官方证据待确认重要性 71

10月2日

星期五,1 条
  1. Google Project Suncatcher 原型卫星入轨,将测试 TPU 在太空环境下的表现

    Google 与 Planet 合作研制的 Project Suncatcher 原型卫星搭乘 SpaceX Transporter-18 拼车任务入轨,团队已确认建立联系且卫星运行正常。未来数周将收集 TPU 在太空飞行物理应力以及辐射、极端温度下表现的在轨数据,相关同行评审论文已发表在 Joule。该项目是探索太空能否承载可扩展机器学习基础设施的长期研究计划的第一步。

    Google Blog · Research官方证据待确认未入选重要性 58

10月1日

星期四,2 条
  1. 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。

    Anthropic Research官方厂商自述重要性 74
  2. Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,输出上限提至 100 万 token

    Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络防御方开放,随后逐步扩展到开发者、企业和消费者,起步价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。

    入选理由Gemini 4 Argon 把长程推理和百万级输出用于代码迁移、漏洞发现与科研优化,研究者可据此判断它在自身工作流中的位置。

    Google DeepMind Blog官方厂商自述重要性 60

9月30日

星期三,1 条
  1. Nature Machine Intelligence:自监督预训练推动能量前沿异质中微子探测器基础模型

    Alonso-Monsalve 等人在 Nature Machine Intelligence 发表研究,证明自监督预训练能帮助深度学习模型解读复杂的中微子探测器事件,在分类、重建和数据效率上均有提升,并支持在不同中微子探测器技术之间迁移。论文在线发表于 2026 年 9 月 30 日,DOI 为 10.1038/s42256-026-01309-6。

    Nature Machine Intelligence证据待确认未入选重要性 62

9月26日

星期六,1 条
  1. Claude 在平面 N=4 超杨-米尔斯模型中完成九圈散射振幅计算

    Anthropic 在 Science Blog 中称,Claude 在 Claude Science 中依据单条描述九圈问题的提示词、基本无人监督运行数天,用 Lance Dixon 等人发展的方法完成了平面 N=4 超杨-米尔斯模型的九圈计算,总花费数千美元,Dixon 独立核验了结果。此前该简化模型的纪录是 Dixon 与合著者做出的八圈,多数计算止步两三圈;这一挑战由物理学家兼科学作者 @4gravitons 上月提出,要求只用学术机构可合理获得的算力预算。Kevin Weil 转发该消息,称自己在研究生阶段算过大量费曼图,并期待 AI 在未来 12 个月给高能物理带来变化。详情见 https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops

    引用Anthropic@AnthropicAI

    New on the Science Blog: Yes, Claude can do Nine Loops. Theoretical physicists predict how particles behave using formulas called scattering amplitudes. These are notoriously hard to compute, so researchers work with layers of increasingly fine corrections called “loops”—each added loop makes the answer more precise but takes exponentially more computation. Most calculations stop at two or three loops. Eight loops was the previous record in a simplified model physicists use as a testing ground (planar N=4 super-Yang-Mills), set by SLAC's Lance Dixon and collaborators. Last month, physicist and science writer @4gravitons issued a challenge: could an AI push past eight loops in this model, using only the compute budget an academic could reasonably access? Given a single prompt describing the nine-loop problem, Claude ran largely unsupervised for days in Claude Science and solved it using methods developed by Dixon and his colleagues, at a total cost of a few thousand dollars. Dixon independently verified the result, and von Hippel wrote about the experience for our blog. Read more: https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops

    Kevin Weil证据待确认未入选重要性 75

9月25日

星期五,1 条
  1. Claude 在 Claude Science 中自主算出 N=4 超杨-米尔斯九圈散射振幅

    物理学者 Matt von Hippel 记录,Anthropic 的 Liam Fitzpatrick 和 Siddharth Mishra-Sharma 使用 Fable 5.1 在付费科研平台 Claude Science 中。

    入选理由一位理论物理学者记录了 Claude 在付费科研平台上自主完成九圈散射振幅计算并被专家验证的过程,可供研究者判断 AI 在具体计算任务中的边界。

    Anthropic Research官方厂商自述重要性 80

9月1日

星期二,1 条
  1. ABACUS v3.9.0.26 起支持基于数值原子轨道的实时 TDDFT 异构加速

    北京大学、中国科学技术大学、中科院物理所等团队在开源密度泛函软件 ABACUS 中实现了基于数值原子轨道(NAO)的实时含时密度泛函理论(RT-TDDFT)统一异构计算框架,相关功能已在 ABACUS v3.9.0.26 及后续版本正式发布,并配有 LCAO 基组中文教程。

    DeepModeling 开源社区官方同行评审未入选重要性 58

8月24日

星期一,1 条

7月28日

星期二,1 条