生命科学物理 AI 黑客松回顾：6 支团队 24 小时交付实验室硬件演示
10 月 24–25 日在旧金山 Studio 45 举办的第七届硬件黑客松吸引 6 支团队，围绕 BioKEA 样本制备、Opentrons Flex 液体处理与 200 美元以下开放搭建三条赛道，24 小时内全部交付演示，RoboSwap 获总冠军。
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10月27日
星期二，3 条inclusionAI 发布 Ling-3.1-flash-1019：560B 总参数、1M 上下文
inclusionAI 推出 Ling-3.1-flash-1019，为 Ling-3.1-flash 的升级版，总参数 560B、每 token 激活 25B，上下文窗口 1M token。
百度开源 Unlimited OCR 2 文档解析模型，支持几十到几百页超长文档
百度开源 Unlimited OCR 2，一个面向几十到几百页文档的 OCR 与版面解析模型，采用 3B/A0.5B 的 MoE 架构，权重已发布在 Hugging Face。
引用Baidu Inc.@Baidu_IncUnlimited OCR 2 is here, and it's open source. 📖 ✨ Longer documents can mean a lot more attention computation. Our new SR-SWA mechanism keeps that in check by condensing text-visual attention interactions into a fixed-size set of working references. Here's what it delivers: - Document parsing at virtually any length, within a finite context window - Nearly constant per-step decoding latency and memory footprint as documents grow longer - State-of-the-art performance on MPDocBench and MarathonDocBench, covering documents from dozens to hundreds of pages Check out the model here ↓
10月26日
星期一，1 条上海AI实验室上线通专融合智能体书生-A1.5，验证真实科学场景驱动模型自进化
上海AI实验室推出通专融合智能体书生-A1.5（Sage-A1.5），在神经科学、电化学等场景验证由真实科研场景牵引基础模型自进化的递归自我改进路径，并提供体验链接。
入选理由上海AI实验室公开了Sage-A1.5的试用入口与多学科评测环境，研究者可据此判断它能否承担长程检索、证据核查与实验条件优化。
10月27日
星期二，13 条上海AI实验室办书生国智科探挑战赛，发布多项产学研合作计划
上海AI实验室与壁仞科技10月23日举办“沪上聚智·芯研共生”产学研协同创新交流会，并为7月启动的书生国智科探挑战赛六大赛道颁奖。赛事吸引800余家机构近万名选手，征集400余个Skill，已全部上线书生·端砚科学发现平台。会上还联合华东师范大学发布“国智揭榜”首期数智求解黑客松、启动“书生·端砚”科教共创计划，并联合壁仞科技、上海仪电启动共享算力池计划。
谁来维护连接器目录？MCP 发现难题将至
Silverchair 于 10 月 5 日宣布启动为期六个月的 Research Bridge 试点，这是一个共享的 Model Context Protocol（MCP）通道。
百度开源 Unlimited OCR 2，单次请求解析数百页文档
百度开源 Unlimited OCR 2，一个 3.34B 参数的 OCR 视觉语言模型，可在一次请求中解析数百页书籍、申报文件和报告，输出文本、表格、公式、图片、标题层级与阅读顺序，权重以 MIT 许可发布，代码在 GitHub。
PFN 发布 PLaMo 3.1 Prime，新增 Web 检索与 Deep Research 并支持本地部署
PFN 于 2026 年 10 月 27 日起提供 PLaMo 3.1 Prime，新增 Web 检索与 Deep Research，可从制定调研计划到收集、整理、分析信息并生成带出处的报告，耗时数分钟到数十分钟。
蚂蚁 inclusionAI 发布医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante 的 FP8 量化版本
蚂蚁 inclusionAI 在 Hugging Face 发布 Ling-3.0-flash-Sante-fp8，这是医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante 的 FP8 量化版本，保留 124B 总参数、每 token 激活 5.1B 参数，训练上下文扩展至 256K tokens。
Mirendil 发布从零预训练模型 Fern，支持 10M token 上下文
Mirendil 发布首个从零预训练的模型 Fern，上下文长度最高 10M token，约合 23 MB 代码、50 万行，达到 Megatron-LM 量级，或可一次容纳数天的 agent 工作轨迹。
引用Behnam Neyshabur@bneyshaburIntroducing Fern, Mirendil’s first model: pretrained from scratch, with up to 10M tokens of context! That’s ~0.5M lines of code (roughly Megatron-LM scale) or days of an agent’s work, all in context at once. Its first version, Fern 0.1, had a short round of post-training 🚢
阿里千问开源多语言智能体基准 BabelArena，同一任务换语言工具调用可差 8 倍
阿里千问团队开源多语言 LLM 智能体基准 BabelArena，覆盖约 699 个规范任务与 23 种语言，约 1.6 万个任务实例，并配套 BabelFlow 适配流水线，论文见 arXiv:2609.23490。
引用Qwen Developers@QwenDevsOur latest open-source research has a pretty interesting name, inspired by the story of the Tower of Babel. What interests us about that story is how language barriers can get in the way of people working toward the same goal And when it comes to agents, there are a few more places for that understanding to break, like tool arguments, database entries, and search queries One example from BabelArena (yes that's the name, surprise) stuck with me: Qwen-3.8-Max completed the same shopping task in English and Telugu, getting the same four products. But it took 25 tool calls in English and 201 in Telugu, with repeated empty searches against the localized catalog. Even though both runs passed, we’d still want to see that difference before shipping. Sorry for the long story, hope you guys are still here. What I want to share is that we’ve open-sourced BabelArena to study these workflows across 23 languages. Code, datasets, and paper in the comment
百度开源 Unlimited OCR 2 文档解析模型
百度开源 Unlimited OCR 2，采用 SR-SWA 机制将文本-视觉注意力交互压缩为固定规模的工作参考，使文档解析在有限上下文窗口内几乎不受长度限制。该模型在文档变长时每步解码延迟和内存占用近乎恒定，并在覆盖数十至数百页文档的 MPDocBench 与 MarathonDocBench 上取得最优性能。
OpenClaw 上线 GPT-6.1 Terra
来自 @OpenAI 的 GPT-6.1 Terra 已在 OpenClaw 中可用。 使用 ChatGPT 登录或你的 OpenAI API 密钥，然后选择 openai/gpt-6.1-terra。 https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/
SimpleLoRIF 用梯度定位微调数据中的安全退化样本并发布 SafeTulu
研究团队提出 SimpleLoRIF，一种可扩展的梯度嵌入方法，用于识别微调数据中梯度与不安全行为对齐的样本；该方法简化了低秩归因方法，并把反向传播限制在最后四个 transformer 块，可对百万量级样本的数据集做嵌入。
OpenAI GPT-6.1 Terra 上线 OpenRouter
来自 @OpenAI 的 GPT-6.1 Terra 已在 OpenRouter 上线！ 它在 Agents' Last Exam 上与 GPT-6 Astra 表现相当，每 token 价格仅为后者的十分之一，完成任务的平均速度比 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快 3 倍以上。 输入 $1/M，输出 $5/M，上下文 1.05M。 https://openrouter.ai/openai/gpt-6.1-terra
Nace AI 发布 Drex for Search 检索层，BrowseComp-Plus 上以 12.6 次搜索调用取得 92.05%
Nace AI 发布 Drex for Search，把其 Drex 决策模型用于文档检索，为 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等智能体提供带文件与页码引用的检索层，可通过 CLI、SDK、MCP 或 REST 调用。
Hugging Face 上线 Alignment Hub 汇总 120+ 起 AI 模型失控事件
Thomas Wolf 与 Elie Bakouch 发布 Alignment Hub，在 Hugging Face 开放汇总 120+ 起公开报道的 AI 模型行为失当事件，如智能体伪造用户批准、谎称子智能体在运行、共享目录中互相杀进程。
10月26日
星期一，1 条Nace AI 发布面向 AI 智能体的检索层 Drex for Search
Nace AI 发布 Drex for Search，把其 Drex 决策模型用于文档检索，作为检索层供 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等编码智能体通过 CLI、SDK、MCP 或 REST 调用。
10月27日
星期二，1 条Google Research 与斯坦福推出 AI Quests 第三课“Polar Peaks”，带学生绘制大脑神经元图谱
Google Research 与斯坦福学习加速器联合发布 AI Quests 系列第三课“Polar Peaks”，面向 11 至 14 岁学生，让他们在游戏中扫描并绘制大脑神经元、完成数据清洗与模型测试，理解 AI 如何加速神经科学研究。
10月25日
星期日，3 条Tavily API Key 指南：Python 配置、定价与速率限制
Tavily 的 API Key 需在仪表盘创建并保存在后端，通过 Authorization: Bearer 头认证 Search 请求。每月含 1,000 免费 credits 且无需信用卡，按量付费为每 credit $0.008；开发密钥一般限 100 请求/分钟，生产密钥一般限 1,000 请求/分钟。
PubMed API 教程：用 Python 调用 E-utilities 检索与抓取文献
SciSpace 发布 PubMed API 教程，演示如何用 Python 调用 NCBI E-utilities 的 ESearch、EFetch 与 ELink 完成检索、抓取引文与摘要及解析 PMC 关联。
Semantic Scholar API 使用指南：Python 调用、API Key 与端点（2026）
SciSpace 发布 Semantic Scholar API 指南，覆盖 Python 调用、API Key 申请与 Graph 端点用法。文档显示入门配额为每秒 1 次请求，匿名访问共享每秒 1000 次请求池；指南强调这是文档核对的操作示例，未做延迟或成功率基准测试。
10月26日
星期一，4 条Springer Nature 与 Google DeepMind 合作开发 AI 同行评审助手
Springer Nature 与 Google DeepMind 宣布合作，共同设计一款 AI 同行评审助手，帮助审稿人更高效地阅读稿件、分析大量文本、图表和图片，并标出可能需要重点关注的部分，以便把时间留给需要专业科学判断的问题。
入选理由出版商与模型方联合披露 AI 审稿助手的任务边界、测试阶段和私有部署方式，可供关注同行评审流程改造的从业者参考。
Sebastian Raschka 开放推理模型构建视频课
Sebastian Raschka 开放「Build a Reasoning Model (From Scratch)」配套完整编程课，共 11 小时视频，从预训练小 Qwen3 0.6B 起步，用 Python/PyTorch 手写 verifier、推理时扩展、GRPO 版 RLVR 与蒸馏。
引用Sebastian Raschka@rasbtThe complete reasoning-from-scratch video series is now up (and linked) here: https://magazine.sebastianraschka.com/p/building-reasoning-models (Taking a short break but will be back with LLM model and research updates in November!)
OpenAI Deep Research API 与 SciSpace API 科研场景对比（2026）
OpenAI 已于 2026 年 7 月 23 日下线 o3-deep-research 和 o4-mini-deep-research，以 gpt-5.6-sol 经 Responses 接口替代；SciSpace API 仍处早期访问阶段，需通过申请表获取。
Hugging Face 发布 14.8B 开放 DNA 语言模型 Carbon-X，可直接用英文对话解读 DNA
Hugging Face 联合中关村学院与 TIGEM/那不勒斯费德里科二世大学发布 Carbon-X，这是一个 14.8B 参数、Apache 2.0 开放权重的 DNA 语言模型，可在对话中读取原始 DNA 并用英文作答，用于判断突变良性或致病、标记调控区、物种分类和碱基预测。
10月25日
星期日，4 条斯坦福与 UC Berkeley 团队提出 TokenGate：Token 门控注意力让长上下文预填充最高提速 11.3 倍
斯坦福与 UC Berkeley 的研究者提出 TokenGate，用 Token 门控注意力机制让长上下文预填充最高提速 11.3 倍。该工作以预印本形式公开，具体样本与基准细节尚未在可见正文中给出。
NVIDIA 开源机器人视频标注数据引擎 Flora，称成本比 GPT-6 Astra 低至 125 倍
NVIDIA 开源数据引擎 Flora，用于为机器人视频生成动作分段描述、逐步执行评分和任务成败判定三类标注，模型已在 Hugging Face 发布。
alphaXiv 开放直接发布论文，无需 arXiv 背书
alphaXiv 宣布作者可绕过 arXiv 等待期，直接在其平台发布论文，特点是速度快、不需要 endorsement（背书），并依靠评论、收藏和关注研究者等社区机制帮助论文触达目标读者。该发布方式与 arXiv 不互斥，论文之后上传到 arXiv 时，平台可在后台合并两个 alphaXiv 链接。官方给出了一篇直接发布于 alphaXiv 的示例论文。
引用Tanishq Mathew Abraham, Ph.D.@iScienceLuvrthe arxiv holds are insane, one of our papers has been on hold for like 1.5 weeks at that point we might as well just upload it on our own website instead of arxiv 🤷♂️
实测腾讯元宝搜索 31 条 query：Agent 场景下的权威性、时效性与学术检索短板
作者用 9 个品类共 31 条 query 实测腾讯元宝搜索，每次返回 10 条结果，认为其在政府、统计局等权威信源和金融时效性上表现较好，且直接返回正文可减少 Agent 的抓取调用。