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Google 公布地理空间推理智能体的技术报告，在 CBGB、UnivEARTH 及新发布的 GeoExpertQueries、GeoKTools 四个基准上比较了四种配置，结果显示接入 Earth AI 专用工具后定量空间任务得分明显提升，而开放式问题还需要前置规划。
入选理由Google 公开了地理空间推理智能体的技术报告与两个新基准，并给出 WHO 等机构的早期实测，研究者可据此判断这类地球科学智能体能否接入自己的空间分析流程。
Google Research 在 Research@ 活动上公布十项科研相关工具进展，其中智能体审稿系统 Deep Review 从早期版本扩展至面向公众开放，用于核查技术文档的逻辑一致性与事实依据。
入选理由Google 公布十项科研相关工具进展，其中 Deep Review 已用于审阅逾 1.6 万篇会议投稿，研究者可据此判断 AI 审稿辅助的可用范围。
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2，其降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率变量，不再只限于降雨，并提升了对极端事件的预测能力。
入选理由Ai2 公布气候模拟系统更新，研究者可据此判断能否用低成本方式生成极端天气的高分辨率数据。
NVIDIA 发布 CUDA-X 新库 cuPotential，开发者可用它构建模拟原子与分子相互作用的 AI 智能体，早期访问测试中在已针对 GPU 优化的流程上再提速 2-3 倍。
入选理由cuPotential 面向原子与分子相互作用模拟，早期测试在已 GPU 优化流程上再提速 2-3 倍，材料与半导体研究者可据此评估现有模拟流程的改造空间。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个开放、可定制的多模态模型，采用 120B 参数 MoE 架构、每个 token 激活 12B 参数，融合推理、指令遵循、工具调用与文本、图像、文档、视频理解。
@finkd 和 @alexandr_wang 与 @collision 畅聊 Muse Wonder 以及 MSL 的方方面面。 观看完整对话：https://x.com/collision/status/2109714250226905248
Cheeky Pint is back! Mark Zuckerberg @finkd and Alexandr Wang @alexandr_wang came to the pub to discuss their new frontier model, Muse Wonder. 00:00:24 Muse’s breakout use cases 00:07:28 The model is the product 00:14:35 Muse Wonder 00:24:56 How frontier models are built 00:48:26 Betting $100B 01:07:21 Agentic commerce 01:19:34 OpenRouter 01:20:06 Beyond the smartphone 01:27:00 Funding 01:34:06 Why AI won’t be winner-take-all 01:40:46 Meta Superintelligence Labs (MSL) 02:08:11 Working for Mark Zuckerberg
天气预报在两周之后便不可靠，给农民和其他人留下了关键空白。概率偏差校正（Probabilistic Bias Correction）改进了延伸期预报，在全球竞赛中拔得头筹，并展现出在实际应用中大有可为：https://msft.it/6013aseY9 图片来源：科罗拉多州立大学大气研究合作研究所与美国国家海洋和大气管理局（CSU/CIRA & NOAA）
MIT 等机构的研究团队开发了一种机器学习后处理层，通过学习历史数据修正现有预报模型的误差，在两周到六周的次季节预报中把黄金标准模型的预测能力提高了一倍，并首次在该时间尺度上超过气候平均值。相关论文发表在 Nature，该方法在 ECMWF 的预报竞赛中获第一名，对极端天气的预测也有统计显著提升。该模型是开源、低成本的附加组件，可搭配任意预报模型使用，肯尼亚气象部门已联系希望用于改进季风预报。
入选理由研究团队用后处理层修正现有预报模型误差，把两周到六周的次季节预报准确率提高一倍，并开源低成本，能源与农业用户可据此评估部署可能。
Terence Tao 博客发布“First Proof, Third Batch webinar”通知，正文仅包含评论区 LaTeX 使用说明，未披露研讨会具体内容、时间或参与方式。
OpenEvidence 与 Johns Hopkins Medicine 宣布建立战略合作，共同重新构想 AI 时代的医学教育与临床诊疗。合作围绕两大支柱：培养下一代临床医生，以及让患者获得基于最新循证临床指南的诊疗。双方还将开发以人为先的 AI 系统，结合患者病史与 Johns Hopkins Medicine 的既有最佳实践，帮助临床医生更快推理并做出决策。
Amp 借助 GPT-6 Astra、Ultrafast、GPT-Live-1 及 Sign in with ChatGPT，把 AI 智能体的能力拓展到代码之外的场景。该消息由 OpenAI 发布，展示的是 Amp 在这些 OpenAI 模型上的应用方式。
汤森路透团队在 arXiv 发布预印本，报告一套已投产的多智能体流水线，把美国州立法 PDF 转换为受 DTD 约束的出版 XML，并在 153 份专家标注法案（103 份爱达荷、50 份新泽西）上做模型与编排的交叉消融。
PA EDitorial 首席运营官 Sarah Hands 在 The Scholarly Kitchen 撰文指出，出版商对 AI 工具的采用可能正快于对其实际成效的评估，工具上线只是开始，更需追问是否带来预期收益、在何处引入新风险。
作者提出 Euler，一个以共享结构化研究状态为核心的多智能体数学发现系统，记录精确命题与假设、命题间依赖、备选证明路线、失败尝试及每条结论的证据，供研究者和智能体共同使用。
Digital Science 指出，引用是滞后指标，Altmetric 平台通过学术、非学术、政府与专业来源追踪文章、书籍、报告及灰色文献的分享与提及，可识别特定 KOL 并分析社群情绪。该平台近期将研讨会与读者信息纳入数据集。社交媒体讨论可在发表当天出现，播客通常至少一年后，政策与指南引用一般要两到三年。
UKRI 发布新的研究数据政策，适用于研究理事会资助、UKRI 全机构计划以及 Innovate UK 和 Research England 的部分活动，并将从 2027 年 4 月 1 日及之后发布的新资助机会开始执行。
入选理由UKRI 把分散的数据政策合并为统一框架，并明确与 AI 生成数据治理衔接，受资助团队可据此提前调整数据管理计划。
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2，其降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率变量，在给定粗化的 X-SHiELD 数据时，对极端降雨、风速和气压的高分辨率统计量误差在 3% 以内，并能估算热带气旋总能量。
Third Moment Research 借助 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Codex 以及面向网络安全的 Daybreak，构建出可连续专注数天并随使用持续改进的智能体，规模达 10,000 个、运行 36 小时以上。该实验室称这些智能体能够长时间保持专注，并在使用中不断自我提升。
NVIDIA 宣布计划投资 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英国 AI 与量子计算初创公司，并作为 Global Alliance Founding Partner 与 Earthshot Prize 合作。
Google 的 Gemini 4 Argon 已正式发布，覆盖编程、知识工作、企业工作流与网络防御，可通过付费 Gemini API 及 Gemini 平台使用，入门 API 价格为每百万输入/输出 token 2/10 美元。
一项预印本引入由 42 篇已撤稿、造假和伪科学论文组成的探针语料，用接近原文的段落搭配看似合理的研究设计请求，测试模型是否会基于这些前提继续工作。
一项预印本研究对ICLR 2025和2026的200篇论文做了约1.4万次AI评审，考察单次AI评分的可靠性、分数分布估计以及不同模型对修订增益的一致性。结果显示，即使论文、模型和评审配置固定，重复评审的分数仍会波动；更细的评分粒度会降低方差但系统性改变均分；同一份修订稿在不同评审模型下可能得到方向相反的增益，原始论文评分高度相关的两个模型在修订增益上的相关性明显下降。
F1000 与 Wellcome Sanger Institute 为 Wellcome Open Research 开发了一套半自动化出版流程，目标是把 Tree of Life 项目的基因组笔记出版量从每月约 30 篇提升至 200 篇。
入选理由F1000 与 Wellcome Sanger Institute 的基因组笔记工作流把计算机辅助审查与发表后同行评审结合，为大规模数据论文的出版与索引提供了可参照的流程。
K-Dense Web 公布 Hypothesis-to-Evidence Grant 首批入选者：香港大学 Joy-Yan Lam 与 MIT 的 Alexander Reading、Daniel Pascal 团队，项目从计算结果出发，经 K-Dense Web 形成假设与实验方案，再由 Litmus Science 完成湿实验室检测。
SciSpace 发布学术写作指南，讲解通用研究目标与具体研究目标的区别及写法。通用目标陈述研究的总体目的，通常一个；具体目标将其拆解为可独立评估的任务，聚焦型学生论文通常写 2 到 5 个。指南给出公共卫生、教育、商业三领域示例，并列出定义研究问题、写通用目标、拆解具体目标、选用可测量动词、检查可行性与一致性五步流程及常见错误。
Nature Computational Science 在线发表的研究提出 HDOCK-Multimer，一个通过整合从头对接与组合组装来预测大型蛋白复合物结构的通用框架，据称显著优于现有最先进方法。论文由 Xuan Yao 撰写，DOI 为 10.1038/s43588-026-01062-1。
Nature 刊发评论《水科学不止于论文》，指出水科学的价值不能只用论文数量衡量。原文正文未能加载，仅可见标题与来源信息，具体论据与案例无法核实。
一款检测器声称能分辨某个想法究竟出自 AI 还是人类。相关报道未提供该检测器的名称、开发机构、检测准确率或可用范围等具体信息。
原文正文未能加载，仅能从标题判断该文讨论科研人员缺乏国别性基金资助是否会影响海外求职机会。由于缺少正文内容，无法提供具体数据、机构或结论。
vLLM 团队发布 train-inference-consistency 技能与配套代码，让训练前向直接调用 vLLM 推理内核并改造高性能内核，使 rollout 与训练对每个采样 token 的 logprob 逐位相同（diff = 0）。
入选理由vLLM 团队公开了让训练与推理逐位一致的算子级配方和智能体技能，可迁移到新模型与低精度部署。