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Foundries vs Navigators：如何降低科学研究的成本

Endura Therapeutics 的 Adrian Sanborn 提出，AI 时代生物科技公司正沿两条路径演化：Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据产出提速一个数量级，Navigators 则把变便宜的“思考”嵌入公司日常决策流程。前者需要资本与多年投入，后者对所有公司开放，在早期初创公司中推进最快。

K-Dense 推出实验台 AI 科研助手 Faraday 及两款免费工具 Claimscape、Rigor Scan

K-Dense 发布 Faraday，一款内置于实验台仪器中的 AI 科研助手，可分析数据、阅读文献并在实验室硬件上撰写方法部分；模型本地运行，所有对外请求经 sovereignty gate 筛查，未经用户批准不会发送给前沿模型。

Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体通过递归自我改进提升研究效率

Weco AI 团队在 arXiv 发布预印本，提出递归自我改进系统 AIDE2，让 AI 研究智能体改写自身 harness 代码，并在隐藏评测上保留表现最好的版本。

入选理由论文给出 AI 研究智能体改写自身代码并迁移到未见任务的实测流程，研究者可据此判断自主科研代理的自我改进边界。

Amazon Bio Discovery 发布三篇抗体设计研究，含经实验验证的纳米抗体发现

Amazon Bio Discovery 团队发布三篇抗体设计研究，分别针对结合强度排序、可开发性预测和端到端设计。其中 MochiBind 仅用序列预测抗体相对结合强度，在四个未见抗原上成对准确率均高于结构基线，平均领先近 10%，在 CPU 上约 13 秒可打分 20 万对抗体。

入选理由Amazon Bio Discovery 团队公开三篇抗体设计研究，含一篇经实验验证的纳米抗体发现，研究者可据此了解计算设计加湿实验闭环的完整流程。

Periodic Labs 如何构建支撑 GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 评测的 AI 基础设施

Periodic 用峰值 1300 块 H200 GPU 完成中期训练与强化学习，训练出在其 X 射线衍射评测上 Pareto 优于 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 的专用模型，现已用于高通量实验室寻找超导体与磁体。

Periodic Labs 发布材料分析模型 Periodic Neon，XRD 解析成功率 55.3%

Periodic Labs 用自家实验室数据训练出 Periodic Neon，在其内部最难评测集 FrontierXRD 上成功率为 55.3%，高于 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1，且单次分析成本更低。

入选理由材料给出自建 XRD 评测集与专家标注的一致性数据，研究者可据此判断实验室自训模型能否接手耗时的物相分析。

Periodic Labs 用自建高通量实验室数据训练万亿参数模型 Periodic Neon

Periodic Labs 介绍其自建高通量实验室与大规模物理模拟基础设施，并用实验室数据通过 midtraining 和强化学习训练出万亿参数模型 Periodic Neon，称其在衍射分析任务上表现优于 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra。

入选理由材料给出实验室自训科学模型在衍射分析上的定位与数据闭环思路，可供材料与自动化实验室方向的研究者参考。

Elicit 在 BioASQ 检索基准上对比 Exa、Perplexity 等 API 的召回率

Elicit 公布其与 Exa、Perplexity、Brave、Parallel 在 BioASQ 生物医学检索基准（5,486 个问题）上的对比结果，称在可公平比较的各结果深度上召回率最高。

Elicit 称在 BioASQ 基准上检索表现高于各网页搜索引擎

Elicit 表示，在 BioASQ 基准上对比 Elicit 与多个网页搜索引擎，Elicit 得分最高，检索到的论文数量多于其他参与对比的系统。该结果来自 Elicit 自行开展的对比，详情见其博客 https://elicit.com/blog/comparing-elicit-to-web-search-apis。

K-Dense 发布 Scientific Agent Skills 与 mimeo 两项预印本，技能库 GitHub 星标超 4 万

K-Dense 在 arXiv 发布两项预印本：Scientific Agent Skills 是支撑其技能库的开放库，覆盖基因组学、化学信息学、医学影像与研究设计等 16 个实践领域的 163 项流程；mimeo 会检索某人的公开成果，逐条核对提取的引文与原文，并生成智能体可加载的文件。

Lila Sciences 用 AI 平台设计 mRNA 与体内 CAR-T，称在非人灵长类中优于基准

Lila Sciences 公布其 AI 科研平台已设计、合成并在活细胞中测试超过 95 万条 mRNA 序列，结果全部回馈给科学推理模型。团队据此找到促红细胞生成素（EPO）的 mRNA 序列，第 15 天的蛋白产量相当于基准序列第 2 天水平，并在 Factor IX、IL-10、IL-22、eGFP 和萤火虫荧光素酶上观察到更长半衰期。

K-Dense 一周更新：Reddit 官方账号上线，发布微生物组技能与首个药物发现智能体技能插件

K-Dense 上线官方 Reddit 账号 /u/-k-dense-，并以系列短视频演示其开源 BYOK（自带密钥）平台。开源方面新增面向微生物组基础模型 Waypoint 的科学智能体技能，并推出首个针对小分子与蛋白药物的 Drug Discovery Agent Skills 插件，兼容 Claude Code、Codex、Cursor 等。

Elicit 与网页搜索 API 对比：BioASQ 基准上召回率 60.3% 领先

Elicit 在生物医学检索基准 BioASQ 的 5,486 个问题上取得最高召回率，50 篇结果时达 60.3%，高于次优系统的 40.3%。该评测将 Elicit 与 Exa、Brave、Parallel、Perplexity 四款网页搜索 API 对比，后者被限制在 PubMed 与 PubMed Central 范围内以保证公平。

Elicit 发布 Research Agent，面向高风险科研决策并推出 BioDecisionBench 基准

Elicit 发布 Research Agent，一个面向高风险决策的 AI 环境，可跨数百万科学来源、公开数据源（含网络）和用户上传的内部数据汇集证据，并生成带完整引用的报告、数据分析、表格、可视化、幻灯片和文档，已通过 elicit.com 或 API 提供。

入选理由Elicit 把证据综合扩展到跨文献、试验、专利与内部数据的决策支持，并公开了自建基准的评测口径，研究者可据此判断它能否用于高风险的研发决策场景。

Elicit 发布 BioDecisionBench，评测模型在药物开发决策中的推理能力

Elicit 发布 BioDecisionBench，包含从 26 个生命科学复杂推理失败案例衍生出的 40 个任务变体，覆盖靶点选择、临床试验设计到新适应症选择等药物开发环节。

入选理由Elicit 公开了自建基准 BioDecisionBench 的题目来源与评分方式，研究者可据此判断这类高利害推理评测是否可信。

Qwen 发布 Qwen3.8-Max：2.4 万亿参数，主打长周期自主科研与工程任务

Qwen 团队发布 Qwen3.8-Max，称其为 Qwen 系列迄今最强模型，参数规模 2.4 万亿（95B 激活），已通过 QwenCloud 提供 API，权重将于下周在 Hugging Face 和 ModelScope 开源。

入选理由材料展示了模型在论文复现与改进、量化因子挖掘、芯片设计等长周期科研任务上的自主执行过程，研究者可据此判断其能否介入自己的实验与计算流程。

没有黄金标准：Medical Affairs 如何衡量成功

Digital Science 旗下 Dimensions 推出 Compass，将传统引文指标与社交媒体、播客等替代指标合并，供 Medical Affairs 团队对照内部与竞品数据、跨渠道追踪出版物表现。原文指出期刊引文已非唯一影响力来源，而通用 AI 输出常不标准化、不可复现，团队只得速度不得确定性。

Meta 开源模型 SAM 3 与 DINOv3 支撑美国能源部 Genesis Mission 项目 SYNAPS-I 的光束线图像分割

Meta 介绍其开源视觉模型 SAM 3 与 DINOv3 被用于美国能源部 Genesis Mission 旗舰项目 SYNAPS-I 的图像分割流程，该项目由 Berkeley Lab 牵头，联合 Argonne、Brookhaven、Oak Ridge 和 SLAC 国家实验室。

入选理由材料说明开放权重视觉模型如何被实验室微调后接入光束线数据处理，研究者可据此判断这类模型能否迁移到自己的成像分析流程。

Elicit 在 BioASQ 检索评测中召回率高于五款检索系统

Elicit 公布其论文检索在 BioASQ 生物医学检索基准上的评测结果，在 5,486 道题、前 50 条结果的平均召回率为 60.3%，高于其余五款被测系统，其中次优的 OpenAlex 关键词检索为 47.4%。

实测 Claude 5 Fable：Mythos 级模型如何把研究者变成委托方

Ethan Mollick 提前试用了首个面向公众发布的 Mythos 级模型 Claude 5 Fable，在除网络安全外的各类任务上做了测试，认为它明显超过他此前用过的所有公开模型，能连续执行多页规格说明长达十几个小时。

Paperpal 推出 Document Health Check，一次上传完成四项投稿前检查

Paperpal 上线 Document Health Check，用户从仪表盘上传文档后，可一键同时运行查重、AI 检测、语法检查和参考文献核验四项投稿前检查。

Edison Scientific 与 NVIDIA 合作推进 AI 科学家 Kosmos，并发布 BixBench-Hypothesis 基准

Edison Scientific 宣布与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA NeMo 和 Nemotron 技术栈用于其 AI 科学家 Kosmos 的训练与开发。

入选理由Edison Scientific 与 NVIDIA 的合作细节和 BBH 基准，可供开发科研智能体的团队参考其训练与评测路径。

Paperpal Chat PDF 支持单次对话上传最多 10 篇论文

Paperpal 扩展其 AI PDF 阅读器 Chat PDF，用户可在一次对话中上传最多 10 篇论文，跨文档比较方法、梳理研究间的一致与冲突，并生成文献矩阵。回答带编号标记链接到原文出处，单文件支持最多 500 页，笔记可经 Chrome 扩展从网页保存，并转入 Paperpal 文档继续写作。该功能可免费使用，Paperpal Prime 起价 US$25 每月。

Edison Analysis Agent 复现 Gordon et al. Nature 论文中自闭症谱系障碍基因型驱动的基因表达相似性与差异

Edison Analysis Agent 自主复现了 Gordon et al. 近期发表于 Nature 的自闭症谱系障碍研究：从 GEO 拉取 464 个样本、70 个患者来源 hiPSC 系、9 种 ASD 相关基因型在 day 25/50/75/100 四个发育阶段的 bulk RNA-seq 数据，重建了基因型驱动的聚类结构并复现早期差异表达峰值。

Paperpal 为何自建学术 AI 检测器：二元评分为何说不清写作真相

Paperpal 推出面向学术写作的 AI 检测器，不再只给单一总分，而是从句子层面逐级评估，按“人类、人机混合、AI”三档标注文本。该工具称其检测模型针对学术写作调校，并允许作者在同一写作环境中直接修改被标记段落、检查语言与抄袭。Paperpal 表示不保留用户数据、不向机构报告，也不声称能证明原创性。

Paperpal 推出 AI Detector：面向学术写作的 AI 检测工具

Cactus 旗下 Paperpal 发布 AI Detector，将文本判定为人类撰写、人机混合、AI 撰写三档，并标出可疑段落及原因。该工具基于 ChatGPT、Claude、Gemini 的 10 万余份人类与 AI 学术样本训练，采用多模型交叉验证，称可减少 40% 以上误报，且不存储用户文本。

Paperpal Write 升级：面向学术写作的 AI 写作助手

Paperpal Write 完成升级，支持每次对话上传最多 3 个参考文件，可融合论文、数据表格、讲义幻灯片、审稿意见或期刊指南，用于提取要点、生成摘要和整合思路。新增上下文控制与跨会话对话历史保留，用户可选择引用屏幕选中文本、参考文件或当前文档。Paperpal 称其基于数百万篇已发表学术文章训练，且不会用用户内容训练模型。