Leash Bio 的 Ian Quigley 谈 DEL 数据、Hermes 模型与智能体科学推理沙盒 Minos
Leash Bio 用 DNA 编码化合物库（DEL）为每个分子加数十条条形码，提取出适合大规模建模的干净可复现数据，并训练出仅用自家数据的 Hermes，在公开基准上追平 Boltz。
#数据/训练
Latent SpaceAI 评分4848 Ars Technica · AIAI 评分6262 研究者用 AI 设计可切割其他蛋白的蛋白酶
研究者利用 AI 蛋白设计工具，保留两类蛋白酶的催化核心并替换其余部分，设计出可被调控以切割特定蛋白的酶。他们通过切割与神经疾病相关的蛋白验证了这些酶的有效性。蛋白酶能催化肽键断裂，而肽键本身半衰期估计长达数百年。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 发布 HiRO-ACEv2，以约 1/300 成本生成全球 3 km 气候数据
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统更新 HiRO-ACEv2，其新降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率气象场，并提升极端事件预测能力。在给定粗化的 X-SHiELD 数据时，它对最稀有事件的模拟统计量与目标模拟的偏差在 3% 以内，还能估算热带气旋总能量并生成具有真实风眼和雨带的飓风。
推荐理由：原文给出极端天气模拟的精度与成本对比，读者可据此判断 AI 气候模拟在科研数据生成上的可用边界。
The Verge · AIAI 评分6262 微软开源 PBC 工具，用机器学习提升 2 至 6 周天气预报精度
微软研究院提出概率偏差校正（PBC）方法，用机器学习识别并修正现有天气预报模型的系统性偏差，相关成果发表在 Nature 上，工具已开源。研究显示，PBC 将 ECMWF 领先物理模型在 98% 降水目标和 92% 温度目标上的精度提升，并使其 AI 预报系统的准确率翻倍。该方法可仅靠 CPU 运行，研究者希望资源有限的气象机构也能借此改进预报。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软研究院推出 StudentSim：用个性化 AI 学生模拟器评估和改进 AI 辅导系统
微软研究院提出 StudentSim，一种从公开去标识化学习记录中训练个性化 AI 学生模拟器的研究系统，用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导系统。该研究同时发布 StudentSimEval 基准，覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学三个领域，从行为保真度和指导响应性两个维度评估模拟器，StudentSim 在三个领域均优于领先基线。
Google Research精选AI 评分6060 Google Research 三个月实验：AI 辅助提升专利撰写产出，但未加速初级律师判断力成长
Google Research 与 NBER 发布一项为期三个月的专利撰写实地实验，将当时未发布的 Google Labs AI 专利写作助手（现属 Gemini Notebook）随机开放给 11 家知识产权律所的 133 名律师。
推荐理由：三个月随机对照实验区分了 AI 带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化，为评估 AI 对专业能力的影响提供了可参考的方法。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理流程打造专业模型，在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌线。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可迁移到其他专业领域。
Google ResearchAI 评分4646 Google Earth AI 的 PDFM 地理空间基础模型如何用于全球公共卫生
Google Research 用 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）作为概念验证，把自监督预训练的"地点"嵌入向量直接接入现有流行病学流程，无需任务特定微调。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 基于对 300 名数据与 AI 高管的调研发现，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，知识缺失是主要失败原因之一。
Hugging Face BlogAI 评分3737 ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData：为企业智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例与更强教师的成功轨迹定位能力缺口，再生成并验证新任务用于后训练。该流程以 system specification、user prompt、verifier 三要素定义任务，要求任务可行、真实且尚未被稳定解决，并随模型改进动态调整课程。团队以 EnterpriseOps Gym 数据集演示了该流水线。
Microsoft ResearchAI 评分3434 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院实习生开发了一套端到端机器学习流水线，结合太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报、地质电导率和电网数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的空间天气风险估计。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入水印
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印不仅能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
推荐理由：SynthID 水印从图像扩展到合成生物学，读者可了解 AI 生成蛋白质如何在保留功能的前提下被标记与筛查。
Microsoft ResearchAI 评分5252 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera，提升小分子合成路线预测
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc，用学习式排序整合两者预测。
Import AIAI 评分2222 Import AI 469：DiG-bench 评测科学 AI、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观主义
DiG-bench（Discovery in Games）发布，用 70 款隐藏规则的游戏评测 AI 的探索与发现能力，21 款已公开。Opus 5 和 Fable 5 搭配 Claude Code 表现最佳，仅二者能在 Tier 7 完成 0.2 的任务，而人类可达 100%。Inherent 还发布 Faraday，用小型开源模型监督前沿模型做科研。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重构的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划方法
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接加入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的"状态输入"梯度。该方法针对长时程规划中优化病态、非贪婪结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使长时程规划更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分3535 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模 LLM 中识别驱动模型输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。