微软在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源权重
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，它把基于 Transformer 的 R-SMILES 2 与基于图神经网络的 NeuralLoc 两个子模型的排序结果用学习式集成策略合并，在常见与罕见反应类别上均表现较强。
入选理由RetroChimera 已开源并上线 Microsoft Foundry，化学与药物研究者可据此评估它能否接入现有的逆合成路线设计流程。
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194 条入选报道，更新于 15:29
9月21日
星期一，3 条Consensus 与 AAAS 达成合作，获 Science 系列期刊全文索引与 AI 分析授权
Consensus 宣布与美国科学促进会（AAAS）达成合作，获授权对 Science、Science Advances、Science Immunology。
入选理由AAAS 将 Science 系列期刊全文授权给 AI 检索工具，研究者可借此观察出版商与 AI 平台的内容合作模式。
上海AI实验室发布开源科学基础大模型书生-S2，科学任务评测领先并即将接入书生·端砚平台
上海AI实验室在2026浦江创新论坛上发布书生多模态大模型S2（书生-S2），称其在知识、代码、智能体等通用能力上处于开源模型第一梯队，在Biology-Instructions。
入选理由上海AI实验室公开了书生-S2的权重与体验入口，并说明其可插拔专业记忆如何在不重训基座的情况下扩展学科能力，研究者可据此判断能否用于长程科研任务。
9月18日
星期五，1 条联合国系统与 Google 推出 UN System Data Commons 数据平台
联合国系统推出 UN System Data Commons，这是基于 Google Data Commons 构建的开源平台，把分散的全球统计数据整合为 AI-ready 知识图谱，支持自然语言检索和交互式可视化。
入选理由联合国系统与 Google 把分散的全球统计数据整合为可自然语言检索的知识图谱，研究者可据此判断跨机构数据获取方式的变化。
9月17日
星期四，4 条OpenAlex 就是否发布论文新颖性评分征求社区意见
OpenAlex 正考虑在平台中加入论文新颖性评分，并公开征询问卷，了解研究者是否会使用、用于何处以及需要什么条件才信任它。
入选理由OpenAlex 公开征询是否上线新颖性评分，研究者可据此判断未来基金与机构评价可能新增的指标维度。
Elicit 将 Library 升级为共享研究枢纽，Research Agent 可检索并保存文献到共享集合
Elicit 将 Library 升级为共享研究枢纽，让研究者和 AI 智能体基于同一批证据工作。Research Agent 可检索个人与共享集合中的论文、在回答中引用这些来源，并按要求把新论文直接保存到指定集合，例如把 7 篇论文存入某个集合。
入选理由Elicit 把个人文献库升级为团队共享证据库，研究者可据此判断团队文献管理方式是否需要调整。
ICML 2026 随机实验与调查：LLM 在同行评审中的使用与影响
微软研究院等机构的研究者在 ICML 2026 上开展随机实验与匿名调查，涉及 24,661 篇投稿和 17,886 名评审人。随机分配保守政策（禁止使用 LLM）或宽松政策（允许有限辅助）后，两种政策对最终论文决定、论文评分和评审人信心的影响接近于零，宽松政策下的评审意见长 5.5%–7.7%。
入选理由ICML 2026 的随机实验与匿名调查给出了 LLM 使用政策对评审结果的实际影响，以及评审者违规使用的比例，可供会议和期刊制定政策时参考。
NSF 公布 X-Labs 三个新增方向，含 AI for Physical Systems
美国国家科学基金会（NSF）公布 NSF X-Labs 的三个新增方向，完成 2026 年度主题组合，该计划属于其 5 月启动的 15 亿美元投资。
入选理由NSF 在 15 亿美元 X-Labs 计划中新增 AI for Physical Systems 等方向，研究者可据此判断跨学科大团队资助的申请窗口。
9月16日
星期三，1 条上海AI实验室发布书生科学多模态大模型S2与物理世界模型W0，并开放书生·端砚全栈服务
上海AI实验室在2026浦江创新论坛人工智能赋能科学研究专题论坛上发布书生科学多模态大模型S2和书生物理世界模型W0，并开放书生·端砚科学发现平台全栈服务。
入选理由上海AI实验室把科学多模态模型、物理世界模型与端砚平台串成从假设到实验的闭环，研究者可据此判断哪些科研环节能交给AI。
9月15日
星期二，2 条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。
9月14日
星期一，1 条Consensus 将文献检索接入 ChatGPT、Claude 与 Copilot
Consensus 宣布把覆盖 220M+ 同行评审论文与预印本的检索能力接入 ChatGPT 和 Claude 的应用目录，用户可在对话中直接获取可打开、可按研究类型或期刊质量筛选并引用的论文，免费起步，只需 Consensus 账号。
入选理由Consensus 把文献检索接入 ChatGPT、Claude 和 Copilot，研究者可在原有对话与写作流程中直接调取论文并查看出处。
9月10日
星期四，2 条Amazon Science 论文解释机器学习研究智能体为何不过拟合
Amazon Science 团队在论文《What fits (into few tokens) doesn't overfit: Compression and generalization in ML research agents》中提出，机器学习研究智能体在基准上反复爬坡却不过拟合，原因在于最终有效的策略高度可压缩。
入选理由用可重置的 LLM 研究智能体替代人类研究社区做对照实验，为基准刷分为何没有普遍过拟合给出可检验的解释。
Springer Nature 更新 AI 编辑政策，按使用风险分级并要求披露
Springer Nature 更新 AI 编辑政策与配套指南，面向作者、审稿人和编辑，不再只问是否使用 AI，而是评估使用方式、潜在影响、风险程度和人工监督是否到位。语言润色、数据清理、整理意见等低风险用法与提出方法、识别数据模式、协助解读结果等需更多评估和披露的用法被区分开；用 AI 生成结论或把同行评审交给 AI 工具仍不被允许。政策将定期复审，以对齐新进展、法规和出版实践。
入选理由新框架把 AI 使用按风险分级，并明确不得用 AI 生成结论或代做同行评审，作者、审稿人和编辑可据此判断哪些用法需要披露。
9月9日
星期三，2 条Consensus 夏季更新：研究智能体、4 亿文献库与引用溯源上线
Consensus 发布夏季更新，将产品从搜索引擎扩展为可规划并执行多步研究任务的工作区，支持语义检索、论文检索、DOI 查询和引用图谱遍历，并展示每一步的完整执行轨迹。
入选理由Consensus 把检索、引用溯源和文献管理整合进同一工作区，研究者可据此判断它能否替代现有的文献检索与筛选流程。
Scite MCP 新增 citation_graph 引文图谱工具
Scite MCP 新增 citation_graph 工具，让 ChatGPT、Claude 等 AI 智能体从一篇论文出发，向前追溯其参考文献、向后查找引用它的后续研究，并支持跨多篇论文分析共同引用、共被引和文献耦合。
入选理由Scite 把引文关系接入 AI 智能体，研究者可让智能体沿引用链前后追溯文献，而不只依赖关键词检索。
9月8日
星期二，1 条中国科技期刊卓越行动计划倡议建立 AI 使用披露制度，多家期刊 8 月集中发布规范
8月19日，中国科技期刊卓越行动计划入选期刊及集群共同发布维护学术诚信倡议，第三条要求建立健全 AI 使用披露制度，作者须主动声明 AI 工具的具体用途及介入程度。
入选理由汇总六家期刊的 AI 使用规定，研究者可据此判断哪些环节能用 AI、投稿时须披露什么。
9月1日
星期二，2 条Scite 发布 2026 年 8 月更新：一键接入 ChatGPT 与 Claude，支持 Zotero 群组库导入
Scite 发布 2026 年 8 月更新，用户可通过一键操作把 Scite 接入 ChatGPT 或 Claude，无需手动配置服务器 URL，接入后为 AI 助手提供引用语境与文献证据；其他兼容 MCP 的工具也提供了配置指南和技术说明。
入选理由Scite 把引用语境接入 ChatGPT 和 Claude，并支持导入 Zotero 群组库，研究者可据此判断它能否嵌入现有文献工作流。
华东师大团队提出 ESPratio 描述符，结合 Uni-Mol 从百万分子中筛出 353 个电解液候选
华东师范大学潘丽坤、王成龙团队联合暨南大学李金亮团队等，在 Angewandte Chemie International Edition 发表研究，提出定量静电势比值描述符 ESPratio（|ESPmin|/ESPmax），并据此确定溶剂化调控区间 0.9 < ESPratio < 2.4。
入选理由研究给出可量化的溶剂描述符与筛选区间，并用实验验证候选分子，为电解液设计提供可复用的筛选流程。
8月27日
星期四，1 条Amazon Science 提出依赖感知的 LLM 评审标签聚合方法，在 ICML 报告三项任务准确率提升
Amazon Science 在 ICML 发表论文《Dependence-aware label aggregation for LLM-as-a-judge via Ising models》，用 Ising 模型刻画多个 LLM 评审之间的成对依赖，在无人工参考标签的情况下同时估计评审可靠性与相似度，再据此调整聚合分数。
入选理由对用多个 LLM 评审做评测的团队，这篇论文给出把评审间相关性纳入聚合的方法，并附三项任务的对比数据。
8月26日
星期三，2 条Biohub 用 AI 建模肿瘤细胞状态，预测 DMG 联合用药使小鼠生存期翻倍
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作，用 ARACNe、VIPER/metaVIPER 等 AI 算法从单细胞 RNA 测序数据中识别肿瘤细胞状态的 Master Regulators，发现同一癌种的患者共享几乎相同的细胞状态集合：胰腺癌为 6 种，DMG 为 7 种。
入选理由两篇 Nature Genetics 论文显示，AI 预测的跨细胞状态联合用药在小鼠模型中把 DMG 生存期提高一倍，团队正筹建临床试验。
Google Scholar 推出 Quick Read，按提问呈现论文要点
Google Scholar 推出 Scholar Quick Read，在 Scholar Labs 和 Scholar 搜索结果中为深入讨论用户问题的论文提供 Quick read 链接，点击后可看到针对该提问的简短呈现，包含概览以及 Answers、Approach、Considerations 三个部分。
入选理由Google Scholar 把论文按用户提问拆成答案、方法与注意事项三部分，研究者可据此判断能否减少逐篇通读的时间。
8月23日
星期日，1 条OpenLAM 团队发布 DPA4 与 DPA4C 通用机器学习势，单卡可模拟 1405 万原子
OpenLAM 团队联合北京大学、DP Technology 和北京应用物理与计算数学研究所发布 DPA4 系列进展：DPA4 面向高精度路线，公开 OMat24 无机材料与 OMol25 复杂分子的预训练模型。
入选理由材料给出 DPA4C 在完整分子动力学基准上的吞吐与精度对比，材料计算研究者可据此判断它能否替代经验势做百纳米级模拟。
8月12日
星期三，1 条Digital Science 推出 Dimensions 与 Altmetric MCP，让 AI 智能体返回可验证可引用结果
Digital Science 发布 Dimensions Semantic Search MCP、Dimensions Analytics MCP 和 Altmetric MCP，通过 Model Context Protocol 把 LLM 连接到结构化科研数据，返回带完整出处的可验证、可引用结果。
入选理由Digital Science 把 Dimensions 与 Altmetric 的数据接入 MCP，研究者可用自然语言查询并拿到带出处的可引用结果。
8月4日
星期二，2 条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。
8月3日
星期一，1 条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。
7月22日
星期三，1 条LILA 入选美国能源部 Genesis Mission，三个灯塔项目进入第一阶段
LILA 宣布入选美国能源部 Genesis Mission，其提交的三个 Lighthouse Challenge 提案获得第一阶段资助，每个项目均与国家实验室或研究型大学合作。
入选理由LILA 公布入选美国能源部 Genesis Mission 的三个灯塔项目，研究者可据此了解 AI 自主实验平台与国家实验室合作的具体方向。
7月21日
星期二，1 条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。
7月15日
星期三，1 条Elicit 推出 API 与 MCP 服务器，开放检索、报告和系统综述三项能力
Elicit 发布 API 和 MCP 服务器，把检索、报告和系统综述三项能力开放给外部调用，Pro 及以上订阅用户今天即可使用。
入选理由Elicit 把检索、筛选、提取和系统综述拆成可编程调用的接口，研究者可据此把证据综合接入自建流程。