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AI 驱动的科研成果：论文、技术报告、实验验证与数学证明。
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Anthropic 与电路板设计公司 Diode Computers 合作，让 Claude Fable 5.2 仅凭简单提示词完成扬声器电话、语音助手中枢和掌上电子宠物三款设备的设计，包括规格、原理图、PCB 布局布线、3D 打印外壳、固件和物料清单，Diode 按设计文件直接制造并组装出可正常工作的原型。
入选理由：Anthropic 与 Diode 用 Claude Fable 5.2 从提示词走到可运行硬件原型，展示了模型在电路板布局与制造约束上的进展边界。
姚期智团队联合杨植麟等发表署名论文《TCSEXAM：在TCS研究的全范围内评估前沿大型语言模型》，推出TCSExam评测，把定理证明、求解器工程、构造和开放猜想四类任务纳入同一考卷，由Lean内核等机器验算。
入选理由：论文把理论计算机科学的定理证明、构造、求解器与开放猜想纳入统一评测，研究者可据此判断大模型在哪些数学任务上已能产出可机器核验的结果。
百度发布自动研究系统 ERNIE Evolve，它围绕给定代码仓库、优化目标和评测标准自主修改代码、在隔离环境跑实验，由独立评测与复核决定保留哪些改动。该系统在 NanoChat AutoResearch、NanoGPT Speedrun 和 SOL-ExecBench 三项公开任务上均高于基线，其中前两项超过公开验证的最好结果，优化结果已在 GitHub 开源。
入选理由：百度公开了自动研究系统在公开基准与自家推理优化任务上的结果，研究者可据此判断自动研究闭环能承担哪类研发工作。
Anthropic 生物学研究团队借助 Claude 完成了原核细胞中 vault 颗粒的首次三维结构解析，相关预印本已提交 bioRxiv。
入选理由：Anthropic 生物实验室用 Claude 完成从序列检索到冷冻电镜建模的全流程，给出原核细胞中首个 vault 颗粒结构，研究者可据此判断 AI 在结构生物学中的分工边界。
OpenAI 于当地时间周一宣布在数学、计算机科学与物理学领域取得三项突破，并称将调整成果发布方式。数学方向称已在全部维度上证明挂谷猜想，AI 生成的推导内容直接放出交由学界解读；计算机科学方向称证伪指数时间假说，由 OpenAI 组建外部研究小组解读；物理学方向围绕量子色动力学与杨-米尔斯理论，暂不公开，交由外部专家团队决定发布形式。
入选理由：三项成果的公开程度各不相同，研究者可据此判断核验门槛与参与空间在哪里。
OpenAI 发布了对三个数学难题的解答，其中一项声称推翻了计算机科学中长期使用的指数时间假说（ETH），Anthropic 随后也发布了自己的 ETH 反驳结果。
入选理由：报道呈现了计算复杂性领域对 AI 证明的公开回应与后续核查安排，研究者可据此判断这类成果的验证路径。
OpenAI于当地时间10月26日宣布在调和分析、复杂性理论和量子场论三个方向取得新发现，称其模型给出了局部光滑猜想在所有维度下的证明，并证明指数时间假设（ETH）为假，还严格证明了包含规范场与费米子的四维相互作用量子场论。
入选理由：三项成果均待学界独立验证，外部专家团队参与核查的安排，为研究者判断AI产出可信度提供了参照。
OpenAI 公布三项由 AI 产出的“重大”成果：数学上给出欧氏波动方程局部光滑性的证明，并称由此解决 Kakeya 猜想与 Stein 限制性猜想；计算机科学上给出确定性算法，称 3-SAT 情形可反驳指数时间假设（ETH）；物理上给出含规范场与费米子的四维相互作用量子场论的数学严格存在性证明，涉及 QCD 与标准模型统一完成，但物理部分未全文公开。
入选理由：OpenAI 公布数学、计算机科学与物理三项 AI 输出，并首次引入外部专家把关，同时其数学顾问小组反对这种指定专家先看结果的做法。
OpenAI 宣布其模型在数学、计算机科学和物理学取得三项成果：证明适用于所有维度的局部光滑猜想并由此解决挂谷猜想与斯坦因限制猜想，给出推翻指数时间假设（ETH）的证明，以及提出量子色动力学和纯杨-米尔斯理论存在性的严格数学证明。
入选理由：三项成果分别涉及调和分析、计算复杂性假设和量子场论存在性，数学与算法部分已公开 Lean 形式化证明，物理部分仍在专家审查中。
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。
研究团队提出 h1，一个给模型提供 Lean 4 高效接口、依靠验证器反馈与自我反思持续尝试的简单 harness，不预设分解或搜索结构。
入选理由：对做形式化证明的研究者来说，这篇给出了一个反直觉的对照结果：简单智能体循环加高效 Lean 接口，可能比人工设计的分解与搜索流程更划算。
Caroline Turnage-Butterbaugh 在 Terence Tao 博客客座撰文，梳理黎曼 ζ 函数临界线上非平凡零点比例下界的研究脉络，从 Selberg、Levinson、Conrey 到 2020 年 Pratt 等人的 41.7%。
入选理由：作者以第一手视角梳理黎曼 ζ 函数临界零点比例的最新进展，并解释 Anthropic 模型与 Lamzouri 两条证明路径的差异。
微软 Health MAI 团队发布 AI 诊断系统 MAI-DxO，并配套提出逐步诊断基准 SDBench，成果发表于 Science。在 304 个 NEJM 复杂病例上，MAI-DxO 诊断准确率为 83%，医生在有外部参考资料时为 36%、无参考资料时为 22%；在 MIMIC-IV-ED 的急诊常见病例上为 80%，医生为 47%。
入选理由：微软团队公开了逐步诊断基准与开源代码，研究者可据此复现评测并检验诊断推理系统的成本与准确率权衡。