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ABACUS+DP 如何揭示液态水氢键网络在液态高次谐波产生中的关键作用

中国科学院精密测量科学与技术创新研究院团队在 Physical Review A 发表研究，用国产开源密度泛函理论软件 ABACUS 结合深度势分子动力学与 rt-TDDFT，揭示液态水氢键网络对高次谐波产生的影响机制。

DeePMD-kit 机器学习势揭示超微孔 MOF MIL-120(Al) 的局部骨架动力学

重庆交通大学 Dong Fan、法国蒙彼利埃大学 Guillaume Maurin 等人在 Nature Communications 发表研究，用 DFT 结合 DeePMD-kit 训练的机器学习势解码超微孔 MOF MIL-120(Al) 中 μ₂-OH 取向的局部动力学。

上海交大团队构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA，实现自主分子生物学实验操作并登上《自然》

上海交通大学陈海波、王肇国团队与樊春海、王飞团队合作构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置（思源一号），实现自主分子生物学实验操作，成果发表于《自然》并获该刊官网首页头条报道。

入选理由AutoDNA 把文献检索、方案设计到仪器执行串成闭环，研究者可据此判断自主实验在分子生物学场景的落地边界。

谷歌 AI-PPG-ACC-HTN 系统用消费级智能手表检测高血压，成果登 Nature

谷歌发布 AI-PPG-ACC-HTN 多模态 AI 系统，无需袖带校准，用普通消费级智能手表被动检测持续高血压迹象，相关成果发表于 Nature。

MIT 团队发布分子性质预测基础模型 CheMeleon，少样本下优于现有方法

MIT 团队开发的基础模型 CheMeleon 用 PubChem 中 100 万个分子的约 1600 种分子描述符做预训练，可在少量数据下微调预测溶解度、黏度、生物活性等性质，在 58 个测试案例中表现优于其他基础模型和依赖专家规则的经典模型。

中国科学院近代物理所提出基于深度学习的超导磁体在线失超探测新方法

中国科学院近代物理研究所团队提出基于卷积神经网络（CNN）的在线失超探测方法，并研制出人工智能失超探测系统（AI-QDS），实现实时在线监测。在第四代高电荷态ECR离子源HFECR超导磁体励磁试验中，系统在累计超过千次磁通跳跃等强电磁干扰下保持稳定运行。相关成果发表于 Superconductor Science and Technology，初步验证了该方案的可行性与有效性。

苹果提出摊销式 MIPS 方法，用小型神经网络加速 RAG 检索

苹果在 ICML 2026 论文中提出摊销式最大内积搜索（MIPS）方法，针对固定键数据库离线训练小型神经网络，把查询更快路由到最佳匹配。

新算法FLIP去除星光，首次成像系外行星51波江座b

西北大学Rodrigo Ferrer-Chavez等人提出名为FLIP的影像处理框架，用机器学习生成特定恒星的模拟眩光并从观测中减去，从而暴露被恒星亮度掩盖的系外行星，相关研究11月5日发表于《自然》。

Nature Machine Intelligence：分形盆地几何解释深度学习可预测性与可复现性的局限

Ly 与 Gong 在 Nature Machine Intelligence 发表研究，提出分形盆地几何是深度学习结果难以预测和复现的机制：通向不同结果的起点在任意精细尺度上交织，因此提高精度带来的改善有限。论文于 2026 年 11 月 5 日在线发表，DOI 为 10.1038/s42256-026-01336-3。

LG AI Research 在 ICLR 2026 提出 ATAD 动态评测协议，用三方智能体持续生成更难的文本异常检测题

LG AI Research 在 ICLR 2026 主会发表论文，提出 ATAD（Agent-Centric Text Anomaly Detection）动态评测协议，用 Teacher、Orchestrator、Student 三个智能体反复生成、校验和作答题目，替代固定数据集式基准。

中国科大发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM，成果登上 Nature

中国科大 MIRACLE 实验室发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM，相关成果于 11 月 5 日发表于 Nature。团队构建约 2100 万条经计算注释的序列-二级结构配对数据，同时预训练序列上下文与结构依赖，模型仅需输入序列即可提取序列级、核苷酸级和核苷酸对级特征，用于二级与三级结构预测、剪接位点预测、内部核糖体进入位点识别和非编码 RNA 分类等任务。

中国科学院金属研究所在腐蚀科学中引入高通量监测与大语言模型等 AI 方法

中国科学院金属研究所围绕人工智能与腐蚀科学的交叉融合开展系列研究，涵盖原位高通量腐蚀监测、电化学阻抗谱智能解析、腐蚀图像识别与状态预测、腐蚀知识智能挖掘等方向。

中国科大团队发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM

中国科学技术大学医学影像智能与机器人（MIRACLE）实验室发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM，仅需输入序列即可提取序列级、核苷酸级和核苷酸对级特征，用于结构预测与功能推断。

入选理由RNA 序列基础模型开放权重与数据，做 RNA 结构预测和功能推断的研究者可据此评估能否接入现有流程。

RobPicker：用于冷冻电子断层图像中大分子稳健识别的元学习框架

研究提出 RobPicker 元学习框架，用于在冷冻电子断层图像（cryo-ET）中识别大分子。作者同时公开了配套数据集与源代码（均存于 Zenodo），论文发表于 Nature 旗下方法学期刊。该框架面向 cryo-ET 数据中分子模式识别这一结构生物学数据处理环节。

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。

研究：GPT-4o 评审基金申请时对高新颖性提案更保守

一项发表于 Scientometrics 的研究让 GPT-4o 对 2021 年提交给奥地利科学基金的 139 份真实申请做两两比较排序，模型与人类评审最终资助决定的一致率为 60%，但对新颖性评分高的提案系统性更不愿资助。

MIT 的 Regina Barzilay 与 Jim Collins 获 Pritzker AI 科学研究卓越奖，表彰 AI 驱动抗生素发现工作

MIT 的 Regina Barzilay 与 James Collins 获得 2026 年 Pritzker AI 科学研究卓越奖，表彰其整合深度学习、生物工程与实验验证来发现抗耐药菌候选药物的工作。

ABACUS + DP 如何揭示多晶型 HfO₂ 的界面控相稳定性

合肥综合性国家科学中心人工智能研究院朱旭东与中国科学技术大学何力新团队在 npj Computational Materials 发表研究，用自研第一性原理软件 ABACUS 结合 Deep Potential（DP）机器学习力场，模拟 45 个含 10,368 个原子的 HfO₂ 两相界面，揭示界面取向与晶格匹配对晶相选择、界面钉扎和相变路径的影响。

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

果蝇味觉连接组图谱揭示从感知到行为的神经通路

一项发表于 Cell 的果蝇味觉连接组图谱，追踪了舌、咽、腿和翅上的味觉神经元如何接入大脑并输出到控制行走、吞咽和分泌胰岛素等反应的神经元。研究团队结合光显微镜与雄蝇全身连接组、雌蝇脑连接组，发现甜味神经元无论位于身体何处都汇聚到相似的下游神经元，同时保留身体部位信息。研究者用人工智能预测神经递质及兴奋/抑制性质，该图谱仍需实验验证。

EVENET：面向粒子碰撞数据分析的基础模型

Hsu 等人在 Nature Machine Intelligence 发表 EVENET，这是一个在模拟粒子碰撞数据上预训练的基础模型，同时使用自监督学习和物理标签。该模型可迁移到多种分析任务，并能在真实对撞机数据上运行。

UC Berkeley Sky Computing Lab 开源 LEANN 向量索引，60M 分块 RAG 索引从 201 GB 缩至 6 GB

UC Berkeley 的 Sky Computing Lab 开源了 LEANN，这是一个几乎不存储嵌入向量的向量索引，改为在查询时重新计算嵌入；仓库基准显示 6000 万条 Wikipedia 分块索引从 201 GB 降到 6 GB，论文在 MLSys 2026 获最佳研究论文奖。

LG AI Research 在 ICML 2026 提出 LOAM：用 LLM 设计强化学习的观察与动作模型

LG AI Research 在 ICML 2026 发表 LOAM，让大语言模型根据任务目标、机器人结构和变量含义生成观察模型与动作模型（均为 Python 函数），在不改动强化学习算法的前提下重构环境与智能体之间的接口。

《科学》（20261022出版）一周论文导读：无线催化装置治糖胖病、多智能体AI框架加速药物发现

《科学》第394卷6822期导读涵盖多项研究：一种无线供电植入装置可将葡萄糖催化转化为葡萄糖酸盐经肾脏排泄，在小鼠实验中恢复正常血糖并去除部分多余热量负荷；"虚拟生物技术公司"多智能体AI框架由首席科学官智能体统一调度。

Pinal模型登《自然》：输入功能文字描述即可生成候选蛋白质序列

香港科技大学（广州）、西湖大学与中国科学院深圳先进技术研究院等团队合作提出蛋白质设计模型Pinal，相关研究发表于《自然》。模型以自然语言功能描述为输入，先生成蛋白质三维结构再设计氨基酸序列，训练数据含17亿组蛋白质—文本配对、覆盖约1.35亿条序列，参数规模160亿。

入选理由研究者可据此了解文字到功能蛋白的闭环如何做实验验证，以及模型在定量性质指定上的边界。

《自然》（20261022出版）一周论文导读：时间晶化、20 K 增韧合金与字节级语言模型

《自然》第658卷8137期导读收录三项研究：机电超材料中观测到波粗化并形成时间晶体；IV–V族体心立方难熔合金在20 K下屈服强度与断裂韧性呈平台、无明显韧脆转变；字节化方法可将现有子词模型改造为字节级大语言模型，性能接近子词模型并擅长字符级推理。

基于蛋白质语言模型的 KaML-ESM 预测蛋白质电离态与 pKa

美国马里兰大学药学院团队在 Nature Communications 发表 KaML-ESM，用 ESM 蛋白质语言模型构建序列神经网络，在 GAINES 增强的 PKAD-3r 数据集上训练，预测 Asp/Glu/His/Cys/Tyr/Lys 残基电离常数。

Li 等人提出 EdenGNN-Uni 通用电荷密度预测等变框架

Nature Machine Intelligence 在线发表 Li 等人的研究，提出覆盖元素周期表的通用电荷密度模型 EdenGNN-Uni，用于材料的电子结构计算。摘要称其速度比部分现有方法快一个数量级以上，可支持高效且准确的电子结构计算。doi:10.1038/s42256-026-01326-5

Nature Machine Intelligence 发布蛋白–配体结合预测评估指南

Ballester 与 Tran-Nguyen 在 Nature Machine Intelligence 提出评估蛋白–配体结合预测方法的规范，主张在数据、代码和实验流程上保持透明。文章讨论防止数据泄漏与偏差的良好实践，以实现不同打分方法之间公平、可复现且有意义的比较。

微软推出 AI 医疗诊断系统 MAI-DxO：复杂病例准确率 83%，成果登《科学》

微软发布 AI 诊断系统 MAI-DxO（Microsoft AI Diagnostic Orchestrator），通过编排多个 AI 智能体模拟医生联合会诊，协同问诊、开具化验检查并辩论潜在诊断。