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194 条入选报道，更新于 15:29
Taylor & Francis 与筑波大学签署 MOU，将双方共同运营的 Japan Institutional Gateway（JIG）出版平台通过新设的 All Japanese University Area（AJUA）向全日本大学和研究机构的研究者开放投稿，此前投稿资格仅限筑波大学及其协赞机构。
入选理由日本机构出版平台把投稿资格从一所大学扩至全国，并允许日语论文进入 Scopus 等国际数据库，学术服务从业者可据此判断区域出版格局的变化。
Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 撰文回顾今年以来的工作，包括 5 月发布基于下一代 ESM 的蛋白质生物学世界模型，可预测蛋白质折叠、相互作用与功能并设计新蛋白，已有科学家用它设计抗体候选物并在针对癌症和免疫相关靶点的早期实验室测试中显示初步结果，相关论文发表于 Nature，模型完全开放。
入选理由Biohub 负责人梳理了蛋白质世界模型、激光相位板与虚拟细胞计划，研究者可据此了解这些开放工具和共享数据的参与方式。
Biohub 团队对原代人成年皮肤细胞开展全基因组 CRISPR 筛选，并用基于已发表文献训练的大语言模型 VirtualCRISPR 找出文献中未被关注的命中基因，相关结果发表于 Nature Communications。
入选理由研究者可看到 AI 如何从全基因组 CRISPR 筛选中筛出文献未关注的靶点，并据此设计局部外用候选药物。
字节跳动 Seed 发布 EdgeBench，一个面向真实环境学习的超长时程基准，包含 134 项任务、覆盖科学问题与机器学习、系统与软件工程、专业知识工作、组合优化、形式数学与定理证明、交互游戏与模拟器六个领域，每项任务支持至少 12 小时连续运行。
入选理由字节跳动开源 51 项超长时程任务与评测框架，研究者可据此评估智能体在真实环境中持续学习的能力。
Elicit 更新 Research Agent，除文档外还可上传基因序列、组学数据集、显微图像、学术海报及 PDB、FCS 等自定义科研文件，并据此执行差异基因表达识别、图像表型量化和检测结果分析等任务，自行寻找所需技术工具并返回分析结果。
入选理由Elicit 的 Research Agent 从只读文档扩展到基因序列、组学数据和图像等科研文件，并可直接做差异表达等分析，研究者可据此判断它能否接手自己的数据处理环节。
Lila Sciences 介绍其 AI Science Factories 自动化实验室平台，通过 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 提供的领域模型、NIM 微服务和生命科学配方，让智能体完成结构预测与从头设计，并用 NVIDIA Nemotron 3 等推理模型做后训练。
入选理由Lila Sciences 与 NVIDIA 合作把 BioNeMo 智能体工具包接入自动化实验室，研究者可了解智能体闭环做实验的现有做法。
Paperpal 上线 Reference Checker，在投稿前解析稿件正文与参考文献列表，逐条比对 250M+ 篇文献的数据库，标出通过、需复核和需处理的条目。
入选理由投稿前的参考文献核查被拆成撤稿、虚构引用、DOI 失效等具体检查项，研究者可据此判断能否替代人工逐条核对。
Google 在 Nature 发表研究，展示其医疗 AI 系统 AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）从单次诊断对话扩展到长期疾病管理，可结合药物处方集和临床指南进行管理推理。
入选理由研究者在 Nature 上看到 AMIE 从单次诊断走向长期疾病管理，并了解其与 21 名基层医生的盲法对比结果。
Biohub 与 UC Berkeley 研究团队在三篇论文中报告，激光相位板在单激光和双激光（xLPP）两种配置下都能在现代冷冻电镜中显著提升小蛋白成像对比度。
入选理由Biohub 与 UC Berkeley 用三篇论文报告激光相位板在真实冷冻电镜中提升小蛋白成像对比度，并已开放断层扫描数据。
Google Scholar 更新其研究问答检索模式 Scholar Labs，称结果查找速度提升约 10 倍，扫描论文数量最多增加 3 倍，用户每日可进行的检索次数也提高 10 倍。
入选理由Google Scholar 的 Scholar Labs 更新了检索速度、扫描范围与每日额度，研究者可据此判断它能否用于文献综述和投稿前的引用核查。
FutureHouse 宣布其多智能体系统 Robin 完成首个 AI 生成的发现：将 Crow、Falcon、Finch 等智能体整合为统一工作流，用于为人类疾病提出并做临床前验证的新疗法。
入选理由Robin 把假设生成、实验设计与数据分析串成一条可复现流程，研究者可据此判断多智能体系统在自身课题中的分工边界。
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。
alphaXiv 团队发布博客，介绍其面向 arXiv 多跳检索的智能体训练工作 ArxivQA，从 alphaXiv 助手的 100 多万条真实提问中采样约 200 条查询，人工标注最多 10 个 arXiv ID 作为标准答案，并以 Qwen3-8B 为基础模型后训练。
入选理由alphaXiv 团队公开了为 arXiv 检索训练智能体的完整流程与失败经验，对做科研检索产品的人有可迁移的方法参考。
Google Scholar 推出 AI 驱动的检索功能 Scholar Labs，可分析研究问题中的关键主题、方面与关系，在 Scholar 中检索并评估结果，找出能回答整体问题的论文，并为每篇论文给出简要说明。该功能面向已登录用户，目前仅支持英文提问，属于实验性功能，仅向有限数量用户开放，未获权限者可登记等待通知。
入选理由Google Scholar 把检索从关键词匹配改为按研究问题拆解主题并评估论文，研究者可据此判断文献检索流程是否需要调整。