SciSpace 指南：如何查找科研经费并匹配资助方
SciSpace 发布科研经费查找指南，建议先明确项目内容、职业阶段与资格，再从公共资助机构、私人基金会与慈善机构、所在机构及专业学会三类来源检索。
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。
410 条收录动态，更新于 17:06
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。
11月5日
星期四，6 条Flint 模型自主完成可解释性研究闭环
Flint 研究者在 Hugging Face Inference Endpoint 上运行，配套一个 Neuronpedia 风格的小型 API，用于检查激活并操控另一份 Flint 副本。
alphaXiv 分享 marimo notebook 输出与代码
来看看我们 @marimo_io notebook 里的一些输出：https://molab.marimo.io/github/alphaXiv/flint-goalkeeper-neuron/blob/main/viewer/goalkeeper_direction.py 代码产物：https://github.com/alphaXiv/flint-goalkeeper-neuron
alphaXiv 在 OpenResearch 上支持用本地模型运行自动研究
alphaXiv 宣布可在 OpenResearch 上用本地模型运行自动研究（auto research），并给出 GitHub 项目地址 https://github.com/alphaXiv/OpenResearch。原文未说明支持哪些本地模型、具体研究任务范围与使用条件。
DeepSeek Harness 日活跃用户达 154 万、日消耗 Token 约 92 万亿，将建设官方插件市场
DeepSeek Harness 官方公布，截至 11 月 4 日，以使用官方 API 的用户为统计范围，其日活跃用户达 154 万，日消耗 Token 约 92 万亿。
ERNIE 5.5 Flash Base 发布
在此探索 ERNIE 5.5 Flash Base 👇 ERNIE 博客：https://ernie.baidu.com/release/ernie-5-5-flash-base/ Hugging Face：https://huggingface.co/baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base
11月4日
星期三，2 条SciSpace 推出 MCP 服务器，在 ChatGPT 和 Claude 内检索 2.8 亿篇论文
SciSpace 发布 MCP 服务器，把 2.8 亿篇以上论文的语义检索、论文完整记录读取和字段抽取接入 ChatGPT 与 Claude，目前仅通过 ChatGPT 插件目录和 Claude 连接器目录提供，无需 SciSpace 账号。
入选理由SciSpace 把 2.8 亿篇论文的检索与字段抽取接入 ChatGPT 和 Claude，研究者可据此判断能否在现有对话式工作流里完成文献综述。
SciSpace 开放 Search 与 Task 两个 API 早期访问，可自动检索论文并生成带引用的综述报告
SciSpace 推出 Search 和 Task 两个 API 的早期访问，公开上线预计在数周后。
入选理由材料把检索与综述两类学术任务拆成两个 API，并给出早期定价和接入方式，研究者可据此判断能否嵌入自己的文献流程。
11月5日
星期四，7 条腾讯混元Hy4接入OpenClaw
来自@TencentHunyuan 的腾讯Hy4现已在OpenClaw中获得支持。 具备视觉能力、100万token上下文窗口，以及改进的编程和长程智能体能力。 可通过腾讯TokenHub、TokenPlan和@OpenRouter使用。 https://hy.tencent.ai/research/hy4
腾讯混元Hy4即将上线Chutes
Hy4 即将登陆 Chutes 🥳
引用Chutes@chutes_aiTencent Hy4 is coming to Chutes 🪂 We're partnering with Tencent Cloud to bring it to the same Chutes API you already use. Same key, new model ID More soon 👀
腾讯混元Hy4上线OpenClaw
现在你可以在 OpenClaw 中试用 Hy4 了。
引用OpenClaw🦞@openclawTencent Hy4 from @TencentHunyuan is now supported in OpenClaw. Vision, a 1M-token context window, and improved coding and long-horizon agent capabilities. Available through Tencent TokenHub, TokenPlan, and @OpenRouter. https://hy.tencent.ai/research/hy4
OpenBMB 介绍 MiniCPM-OCR 与 Jev 文档解析及可靠性校验组合
OpenBMB 转发并确认了 MiniCPM-OCR 与 MiniCPM-OCR Jev 的组合用法：前者以 1.3B 参数解析中英文扫描件、手机照片、倾斜页面和关键信息，后者对提取出的文本、公式和表格给出可靠性评分。Jev 只标记可能不可靠的输出，不自动纠正，也可用于校验其他 OCR 模型的输出；项目提供开放权重、微调支持，并兼容 llama.cpp、vLLM、SGLang 和 Ollama。
引用IMOLEAYOMIDE@Olaemmy1200OCR pipelines can be much more reliable when you add a verification model. Instead of trusting every extracted result, you can use a second model to check how accurate the output actually is. A good example is MiniCPM OCR from @OpenBMB and ModelBest. It combines a lightweight document parser with a separate model, MiniCPM OCR Jev, designed to evaluate OCR reliability. Here’s how it works: 1. Document parsing MiniCPM-OCR uses just 1.3B parameters to extract information from Chinese and English documents. It handles scanned documents, phone photos, curved pages, tilted inputs, and even key information extraction. 2. Output verification MiniCPM-OCR Jev evaluates the extracted text, formulas, and tables to estimate how reliable the results are. You can also use it to verify outputs from other OCR models, meaning you don’t have to replace your existing pipeline. Why does this matter for AI agents? Agents are increasingly working with PDFs, invoices, research papers, and other structured documents. But one incorrect number or poorly extracted table can affect every step that follows. A simple workflow would look like this: → Parse the document with MiniCPM-OCR. → Pass the extracted content to Jev for reliability scoring. → Route low-confidence results to a human reviewer or another correction step. One important distinction: Jev identifies potentially unreliable outputs. It doesn’t automatically correct them. The project also provides open weights, fine tuning support, and inference compatibility with llama.cpp, vLLM, SGLang, and Ollama. There are also integrations through Agent Skills. If you’re building document processing agents, this is worth testing. Especially on difficult inputs like dense tables, mathematical formulas, scanned pages, and low quality phone photos. The bigger idea: Don’t just build agents that extract information. Build pipelines that can also evaluate whether that information should be trusted.
OpenAI 构建自主漏洞发现与修复流水线
我们的安全研究人员构建了一条自主的网络漏洞发现、利用与修补流水线。 在一次使用即将推出的网络模型的单次运行中，它为 Linux 内核中的 948 个本地权限提升漏洞验证并生成了补丁，API 总成本为 120 万美元。
alphaXiv 三步将 arXiv 论文转为文献综述
三步将 arXiv 论文变成文献综述 将你的 alphaXiv 文库关联到 OpenResearch，挑选几篇，点击“Add papers” 完全开源 👇
alphaXiv 推出 OpenResearch
来看看 OpenResearch：https://github.com/alphaXiv/OpenResearch 支持 macOS、Windows 和 Linux
11月4日
星期三，1 条Anthropic 用 Claude 解析噬菌体 vault 颗粒结构，预印本已投 bioRxiv
Anthropic 生物学研究团队借助 Claude 完成了原核细胞中 vault 颗粒的首次三维结构解析，相关预印本已提交 bioRxiv。
入选理由Anthropic 生物实验室用 Claude 完成从序列检索到冷冻电镜建模的全流程，给出原核细胞中首个 vault 颗粒结构，研究者可据此判断 AI 在结构生物学中的分工边界。
11月5日
星期四，1 条Google Research 开源 Agile Deliberation 框架，用对话帮人厘清主观视觉分类标准
Google Research 推出 Agile Deliberation 框架，把主观视觉分类器的构建变成人与 AI 的迭代对话，先由用户拆解概念层级与排除项，再由视觉语言模型主动挑出语义边界图像供用户判断，反馈直接进入自动提示优化循环。
11月4日
星期三，13 条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。
Incyte 与 Edison Scientific 合作开发 Kosmos TA，将靶点评估证据准备压缩至一个工作日内
Edison Scientific 与生物制药公司 Incyte 合作开发 Kosmos Target Assessment（Kosmos TA），这是其 AI Scientist 产品 Kosmos 的专用版本，用于评估药物靶点并筛选候选。
入选理由材料给出药企与 AI 公司合作定制靶点评估智能体的具体做法与内部评测结果，可供关注药物发现工作流的从业者参考。
Scite 更新 Collections 与 Assistant：支持上传研究文件并扩展至临床试验、专利和基金检索
Scite 发布 10 月更新，Collections 现在可存放论文与笔记之外的研究文件，支持 PDF、Word、Excel、PowerPoint、CSV、Markdown、HTML 和图片，单个文件上限 25 MB，共享 Collection 的同事可访问，公开链接不显示文件。
入选理由新版助手把检索范围从论文扩展到临床试验、药品标签、专利和基金，研究者可据此判断它能否覆盖自己的证据来源。
牛津大学出版社启动试点，将订阅学术内容接入 ChatGPT Edu
牛津大学出版社（OUP）与哈佛图书馆、宾夕法尼亚大学沃顿商学院和牛津大学合作，于 2026 年 10 月至 12 月开展试点，把机构已购买或订阅的 OUP 同行评审内容接入 ChatGPT Edu。
剑桥、约翰霍普金斯、普林斯顿大学出版社与 Cashmere 联合推出学术内容 MCP 网关 Meridian
剑桥大学出版社、约翰霍普金斯大学出版社和普林斯顿大学出版社宣布成为 Meridian 的创始出版商，该计划由 Cashmere 召集并担任初始运营方与平台提供方，是一个经大学出版社授权的学术内容 Model Context Protocol（MCP）网关，把图书馆的同行评审馆藏与研究者使用的 AI 工具连接起来。
小鹏联合北大、港大发布 GroundingPI 具身感知基座模型
小鹏集团联合北京大学、香港大学等团队发布具身感知基座模型 GroundingPI，约 40 亿参数，在 34 项公开感知基准的综合评测中位列第一，得分 73.68，对比 GPT-6 Astra 的 71.54。
腾讯混元Hy4发布，新增视觉能力
👋Hy4 来了，新增视觉能力。 稳居领先开源模型之列。 在各处都更高效：金融、前端、游戏、办公、科研…… 以负责任的方式构建，兼顾网络/生物安全。 试试看，告诉我们你的想法！ 🔗：https://hy.tencent.ai/research/hy4?langVersion=en
腾讯混元发布 Hy4 模型
推出 Hy4
引用Tencent Hy@TencentHunyuan👋Hy4 is here, new with vision. Firmly among the leading open models. More productive everywhere: finance, frontend, game, officework, research… Built responsibly, with cyber/biosecurity in mind. Try it out and let us know! 🔗：https://hy.tencent.ai/research/hy4?langVersion=en
TEXMET：考古纺织品重建的深度学习基准
挪威科技大学（NTNU）团队发布 TEXMET，一个取自大都会艺术博物馆开放获取馆藏的 18,644 张历史纺织品图像数据集，用于拼图式重建研究。基于该数据集微调的图扩散模型 DiffAssemble 在纺织品数据上达到 85.89% 拼图准确率，应用于 45 件 Oseberg 船葬残片时准确率从 26.67% 提升至 64.44%。
alphaXiv OpenResearch v0.2.24 发布：新增俄语界面与 alphaXiv 登录
alphaXiv OpenResearch 发布 v0.2.24，新增俄语（ru）界面本地化，并支持用 alphaXiv 账号登录、让智能体调用其工具、在对话中选择文库论文。
Sakana AI 亮相 Gartner IT Symposium 展示三款模型
今日起 Gartner IT Symposium/Xpo™ 2026 开幕了🐡 Sakana AI 在展台展示 Sakana Marlin、Fugu、Namazu 的演示。 18:30 起还将在 IT Xpo 内举办交流招待会。欢迎莅临展台🚀 #GartnerSYM
中科院天津工业生物所构建食品生物制造知识库 SynBioFooDB 并上线交互平台
中国科学院天津工业生物技术研究所构建食品生物制造知识库 SynBioFooDB，整合 74237 种食品化合物的来源、功能与生物活性信息，并通过大语言模型辅助提取与专家核验，从 5592 篇文献中提取涉及 1054 种化合物的微生物生产证据。
入选理由知识库把分散的微生物生产证据与合成途径整合为可检索平台，研究者可据此比较宿主与改造策略。
Lens API 与 SciSpace API 对比：专利与论文检索能力差异
SciSpace 的 Task API 用一句自然语言研究任务即可完成检索、阅读、提取与带引用的写作，并返回生成文件链接；其检索覆盖 280M+ 论文索引及 Google Scholar、PubMed、arXiv，任务还可调用 Google Patents、临床试验注册库、基金数据库和 77 个公开科学数据库。