Scimplify 融资 2500 万美元，用 AI 挑战中国在关键材料领域的主导地位
印度初创公司 Scimplify 完成 2500 万美元全股权战略融资，由 Hitachi Ventures 领投，投后估值 2.5 亿美元，累计融资 8000 万美元。其自研 AI 平台 Scinode 通过研究、制造、质控等专用 AI 智能体协调生产，可将特种化学品交付周期从通常的 12 至 18 个月缩短至两个月，目前年化收入约 2 亿美元，并计划未来一年将生产网络扩展至美国和日本。
#数据/训练
TechCrunch · AIAI 评分4242 CoinDeskAI 评分4242 BlackRock CEO Fink 警告：叫停美国数据中心建设或引发经济衰退，国债已达 40 万亿美元
BlackRock CEO Larry Fink 警告，若美国因环保担忧而暂停数据中心建设，可能将经济推入衰退，并称相关恐惧多为"错误信息"。Moody's 估计今年美国数据中心资本支出将达 7000 亿美元，到 2030 年最高达 2.48 万亿美元。Fink 同时指出美国国债已从 2000 年的 8 万亿美元升至 2026 年的 40 万亿美元，呼吁释放私人资本。
Latent SpaceAI 评分4848 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。
The DecoderAI 评分6060 Google 称自我改进型 AI 仍遥不可及
Google 工程师 Haydn Belfield 表示，自我改进型 AI 仍远未到来，DeepMind 未观察到 AI 自身驱动的研究加速。AI 目前编写超过 75% 的生产代码，但约 88% 的代码改动仍需人工审核，完全交由 AI 处理的改动占比从 7.5% 升至 11.9%。
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。
CoinDeskAI 评分6262 Chainalysis：AI 智能体经 x402 完成 1.38 亿笔加密支付，美国钱包占 AI 模型推理支出 88.1%
Chainalysis 报告显示，AI 智能体已通过 Coinbase 的 x402 协议在 Base 链上完成超过 1.38 亿笔交易，用于购买数据、算力和 AI 模型访问权限。
NVIDIA BlogAI 评分2222 NVIDIA 宣布投资 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 等英国初创企业
NVIDIA 宣布对 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英国 AI 与量子计算初创企业进行新投资，此前已投资 Synthesia、Wayve 等公司。NVIDIA 还以全球联盟创始合作伙伴身份加入 Earthshot Prize，并承诺五年 2.5 亿美元算力投入，用于加强英国智能体安全与安保研究。
Latent SpaceAI 评分7474 Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与小时级自主机器人
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中介绍了 Dyna-2 世界动作模型，该模型基于超过一百万小时人类视频预训练，可在约 45 分钟演示数据后学会新任务。
MIT Technology Review · AIAI 评分7171 AI 实验室开始收购倒闭创业公司的数据用于模型训练
MIT Technology Review 报道，随着公开与合成数据集触及上限，AI 实验室开始收购倒闭创业公司的代码与工作区数据用于训练。
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。
Latent SpaceAI 评分4040 Standard Bots 如何为工业机器人构建可靠执行的 AI
Standard Bots 用共享基础模型加演示微调的方式驱动机器人，最大模型仅低数十亿参数，靠超 10 亿张图像训练的零样本感知系统识别零件，运动与单元逻辑仍用传统编程。模型在云端训练、边缘 GPU 本地推理，以应对工厂网络不稳和停机敏感问题。其客户包括 NASA、Amazon 和 Lockheed Martin，公司近期以 10 亿美元估值完成 2 亿美元 C 轮融资。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 作者用 ML Intern 两天训练并发布六个模型
作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern，在两天内训练并发布了六个模型，包括柑橘病害识别、Huggy LoRA、相机角度 LoRA、涂鸦替换 LoRA、Pocket Rewriter 和 Agate 4-step 蒸馏模型，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者用 ML Intern 在两天内做出六个模型，给出了提示词写法、预算控制和基线对比等可复用细节。
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。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行代码的轻量智能体 RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重写智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，读者可了解让部署用 harness 直接参与 RL 训练的思路与实测收益。
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。
Greg Brockman@gdbAI 评分6262引用OpenAI@OpenAIWe’re releasing a broad range of new mathematical results produced by an internal frontier model. We’ve been consulting with the independent Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence at the Institute for Advanced Study, and we have drawn on their advice and public recommendations to inform how we release these results. https://github.com/openai/math
Arthur Mensch@arthurmenschAI 评分3838引用Guillaume Lample @ NeurIPS 2024@GuillaumeLampleML4 was trained on 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPUs in our European datacenters -- our cluster in Bruyères-le-Châtel built using our Series B fundraise. We are investing heavily in infrastructure, with our Series C and D clusters coming online soon. This additional compute will let us train longer, pursue more ambitious post-training, and iterate faster. We expect large and rapid improvements in the weeks and months ahead. 2/n
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 Research精选AI 评分6262 微软研究院推出 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 两部分组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究，预测并排序数千种化合物以推动肿瘤细胞状态转变，最高排名化合物在多项湿实验中得到验证，从缩小搜索空间到选出候选仅用一个周末。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型设计，并给出胰腺癌细胞状态预测在湿实验中获验证的案例。
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 470：机器不应享有权利；SPADE 自动化环境生成；Hawkeye 构建更优 GPU kernel
METR 研究显示 AI 对科学的加速并不均衡：2026 年网络安全漏洞报告速度较 2025 年大幅加快，数学领域贡献有限，AI 研究本身则未见可测量的加速。多校团队提出 SPADE 自博弈框架，让 LLM 交替生成可执行训练环境并求解，在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件均分达 58.3，较基线提升 8.1。
Andrew Ng@AndrewYNgAI 评分6262引用Percy Liang@percyliang🚢 Marin 535B-A23B started training this week! As usual, the whole process is open. Voyage plan: pretraining (80%) + midtraining (20%) on 18.75T tokens on 11 x GB200 NVL72 for ~3 months (2.7e24 FLOPs). Post-training will follow. Before kicking off the run, we trained a 4-rung scaling ladder from 1.6B-A61M (48B tokens) to 27.7B-A1.2B (926B tokens) to debug issues, and to make a forecast of our hero run. This is by far our biggest run, so definitely expecting the unexpected.
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3434 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10，数据系统需应对三类新挑战：面向智能体的数据系统、由智能体运行的数据系统、由智能体构建的数据系统。
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。