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Ai2与Google合作NeuralGCM+气候预测

我们正与@Google合作开发NeuralGCM+，以实现更快、更可靠的气候预测。 来自https://Google.org的数百万美元、为期3年的资助以及Google Research的支持将扩充我们的团队——我们还将开源模型和工作流程。🧵 https://allenai.org/blog/google-climate-partnership

Google Research NeuralGCM 模拟气候

@Google Google Research 于 2024 年推出的 NeuralGCM，利用物理学模拟大尺度大气动力学，并用 AI 模拟云的形成与降雨。 它可以模拟历史气候，但对更温暖未来的可靠预测仍是一项研究挑战。

Ai2 回应 Google：聚焦年代际气候预测

@Google 自发布以来，Google Research 一直在为周至月尺度的预报开发 NeuralGCM。我们的重点将放在年至十年尺度的气候预测，连接大气与海洋模型，以捕捉海洋如何吸收和重新分配热量。

Ai2 与 Google 联合研究降水与水资源变化

@Google 我们旨在回答这样的问题：到本世纪中叶，美国西南部等地区的降雨与水资源可用量可能如何变化？ 将海洋与大气放在一起建模，将有助于探索这对供水意味着什么。

Ai2 公布 NeuralGCM+ 优先事项

@Google 我们的 Ai2 气候模拟器（ACE）已经加速了气候模拟。 我们对 NeuralGCM+ 的优先事项： 🌊 耦合大气、海洋与海冰 🌡️ 加入物理机制并测试更暖气候 💻 发布模型、框架与有文档的工作流程；提升 GPU 性能

Ai2 谈气候建模共享研究平台愿景

@Google 我们的长期目标：打造一个共享的研究平台，让气候建模实验室和科学家能够共同使用并改进，帮助社区为不断变化的气候做好规划。

GPT-6 Astra 通过权重直接改写其他 AI 模型

研究人员让 GPT-6 Astra 直接读取和生成神经网络的原始权重，并把这一做法称为 Weight-Space Programming。

Google Antigravity 上线化学信息学技能，演示中 1 小时检索数千种化合物

谷歌 DeepMind 为 Google Antigravity 推出一套化学信息学技能，帮助科研人员完成药物发现中的文献检索、分子分析、模型构建和新分子设计。

Gemini API CLI 与 Skill 资源

Skill：https://github.com/google-gemini/gemini-skills/tree/main/skills/gemini-api-cli CLI：https://github.com/google-gemini/gemini-api-cli

Ai2 测试开放预训练模型与前沿模型

我们测试了开放预训练模型和前沿模型，包括 Gemini 3.8 Flash、Claude Opus 5.5，以及 GPT-6 Sol 和 Luna。 前沿模型在较简单的问题上表现良好。但随着任务变难、输入变长，准确率急剧下降——在最长的通用有限问题上降至 13% 或更低。

Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学 Skills，智能体一小时完成药物设计流程

Google DeepMind 为 Google Antigravity 推出 Cheminformatics Skills，把该平台变成面向计算化学家和实验化学家的科研工作台，Skills 基于 RDKit，并接入 ChEMBL 与 PubChem。

入选理由原文给出可复现的化学信息学工作流演示，研究者可据此判断智能体在药物设计前期能承担哪些具体任务。

HistGramBench：多模态模型将历史数学图重绘为 TikZ 时的结构还原评测基准

研究者提出 HistGramBench，用 2,507 幅来自 1551–1933 年间 95 部著作、8 种语言的历史数学图，评测多模态模型把图重绘为 TikZ 程序时的结构还原能力。每幅图由两家不同厂商的 AI 模型就读者可从图中读出的事实达成一致，再在模型自己绘出的图上核验这些事实。评测 6 个平价模型，最佳者约还原五分之三的事实，多数遗漏来自始终未生成图形的程序，平行与相切关系最难复现。

Google 在新加坡设立研究枢纽，向 NUS 和 NTU 投入超 600 万美元科研资助

Google 在新加坡新设研究枢纽，并向新加坡国立大学（NUS）和南洋理工大学（NTU）投入超 600 万美元新科研资助与能力建设计划。其中 NUS 获 150 万美元 Google.org Impact Challenge 资助开展阿尔茨海默病 AI 研究，该资助从超 3500 份全球申请中选出；NTU 获 34 万美元资助四项 AI 安全与安全框架研究。

同构实验室总裁贾德伯格预测：未来所有药物都将由 AI 设计

同构实验室总裁马克斯·贾德伯格在伦敦彭博科技大会上预测，未来所有药物都将由 AI 设计，区别只在于实现时间。这家由谷歌 DeepMind 分拆成立的公司累计融资约 27 亿美元，目前仍处于临床前试验阶段，其自主研发药物主要用于治疗癌症、免疫系统疾病和炎症。

Google 10 月 AI 更新盘点：Gemini 4 Argon 与 Carbon、世界模型 Genie 4 等

Google 10 月面向开发者、企业、科研人员和消费者全球推出前沿推理模型 Gemini 4 Argon，两周后宣布主打长周期工程与网络安全防御的 Gemini 4 Carbon，后者正通过 Fairwind Program 与美国政府及部分可信网络安全人员做预发布测试。同期发布实时交互世界模型 Genie 4，支持原生音频与自然语言操控场景，演示已在 Google DeepMind 博客上线。

Import AI 479：Realtime-Bench 评测低延迟任务、太空战报告与 Genie 4

多机构联合构建的 Realtime-Bench 用 50 个交互式游戏与网页任务评测前沿模型的实时决策能力，GPT-6 Astra（high）在真实延迟条件下通过率仅 36%，暂停时钟下高推理模型可达 70%–80%。

SemiAnalysis 推出 GDPx 基准，衡量前沿模型在芯片设计、金融、生物等领域的智能体能力

SemiAnalysis 发布 GDPx 基准，覆盖芯片设计、网络安全、生物、金融、法律、量化交易、递归自我改进、硬件设计、材料科学、对齐和软件工程等领域，最高分模型仅得 12%。

Google DeepMind 与 World Resources Institute 用卫星数据和 AI 绘制全球森林类型地图 ForTy

Google DeepMind 与 World Resources Institute 开发出 ForTy（Forest Typology），把 2020 年全球陆地在 10 米分辨率上划分为原始林、自然再生林、人工种植林、种植园、油棕橡胶可可等树作物和其他土地 6 类，作者称这是首个此类全球地图。

Retraction Watch 周末阅读：Scientific Reports 被 PubMed 暂停收录、单日 1400 篇撤稿、用 AI 伪造论文

Retraction Watch 周末汇总指出，Springer Nature 旗下 Scientific Reports 在 NLM 重新评估期间被 PubMed 暂停收录。某学术出版商单日撤稿 1400 篇会议论文，创下纪录。另有作者撰文讲述用 AI 伪造一篇科学论文的经历，研究者还在评估 50 万篇论文中的虚构引用。

Google 用模拟精神科病人训练 LLM，鉴别诊断准确率从 33.3% 升至 68.3%

Google 一篇论文用模拟精神科病人对 LLM 做多轮强化学习训练，奖励信号来自诊断准确性、沟通效果和临床安全。在精神科医生扮演病人的盲评中，训练后模型在 76.7% 的场景中优于基线，恰当鉴别诊断比例从 33.3% 升至 68.3%，以患者为中心的沟通得分从 65.2% 升至 82.0%。论文链接：https://alphaxiv.org/abs/2610.40476

Gemini 推出沉浸式探索功能

9) 层层深入，通过沉浸式探索钻研复杂主题。 无论你是在追溯丝绸之路、窥探喷气发动机内部，还是研究类星体，每个场景都会展开为带有引导式讲解的交互式视觉图层。今天就在学生中心试试：http://gemini.google.com/immersive-explorations

Google Research 谈AI时代提问能力

在AI时代，最关键的技能不只是会写代码——而是知道该问哪些问题。 @sineadbovell 与 @ymatias（Google 副总裁兼 @GoogleResearch 总经理）坐下来讨论了环境智能的兴起、跨学科构建者，以及研究人员如何演变为“一人组织”。 观看完整对话： https://youtu.be/FlOufV3hZFo

Perplexity 分享 Gemini 4 Carbon 早期评测

分享 Gemini 4 Carbon 的早期评测。这是我们目前见过的在长篇幅研究和回答质量方面最强的模型，在 Wide-And-Deep-Research（WANDR）基准上取得了新的 SoTA。待我们具备足够的 token 容量后，将很快在 Computer 中向所有 Perplexity Pro 和 Max 用户推出。祝贺 @GoogleDeepMind！

Google Research 谈 AI 未来：环境智能

Google 副总裁兼 Google Research 总经理 Yossi Matias 与未来学家 Sinead Bovell 对谈，讨论 AI 的未来是环境智能。其观点包括：昨天的科幻会成为今天不被察觉的基线，可靠性达到临界规模后 AI 将淡入背景，人类雄心则上移到更大更复杂的挑战。完整节目在 YouTube 的 I've Got Questions 播出。

Google Project Suncatcher 原型卫星首次在轨运行 TPU 并返回 AI 响应

Google Project Suncatcher 原型卫星完成首次在轨 AI 响应：地面站向星上 Gemma 4 开放模型上传提示词，卫星飞经挪威斯瓦尔巴群岛上空时下传了一首关于太空的俳句。此前数周已完成主机与 TPU 托盘加电及早期机器学习测试。下一步将评估 TPU 在轨道热应力和辐射暴露下的表现，为 2027 年双星互联里程碑铺路。

This Week in AI：智能体重写规则，从安全漏洞到科研应用

O'Reilly Radar 的 This Week in AI 节目梳理了本周智能体进展：开源渗透测试框架 ARTEX 相关供应链攻击波及超 2,250 个 Microsoft 365 租户，PHP2Shell 两个 CVSS 9.2 漏洞于 10 月 21 日披露后 CISA 敦促尽快修补。

Artificial Analysis 推出 HLE-Diamond 榜单

Artificial Analysis 在 Intelligence Index v5 中上线 HLE-Diamond 榜单，独立评测 CAIS 与 Scale AI 经一年清洗修订的 Humanity's Last Exam 1000 题版本，其中 272 题含图像，推理与知识题各半。

谷歌提出睡眠框架 Sleep Framework，让大模型在持续学习中巩固记忆

谷歌研究团队于 10 月 27 日发布博文，介绍名为睡眠框架（Sleep Framework）的持续学习研究成果，论文题为《Language Models Need Sleep: Learning to Self-Modify and Consolidate Memories》。

Artificial Analysis 智能指数 v5.0 科学类权重上调

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 发布两天，Terminal-Bench-Science 首次进入指数并占总分 15%，整个"科学"类别权重从 20% 上调至 25%。

Google Research 谈 AI 虚拟实验室与招聘

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