蛋白质与基因组设计软件开始支持自然语言描述需求
Ars Technica 报道，新的 AI 工具让研究者可以用接近自然语言的方式描述想要的蛋白质，而不必精通酶机制和具体氨基酸位置等结构细节。
#论文/研究
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今日 4 条Ars Technica · AIAI 评分4949 Google ResearchAI 评分4646 Google Research 提出“睡眠”框架帮助 LLM 在持续学习中保留知识
Google Research 提出 sleep framework，针对部署后 LLM 持续更新参数时的灾难性遗忘问题，探索一种让模型在持续学习中吸收新知识并保留旧能力的新方式。
TechCrunch · AIAI 评分6969 OpenAI 称其模型否定指数时间假设，这意味着什么
OpenAI 公布三道长期难题的解答，其中之一否定了计算机科学中的指数时间假设（ETH）；Anthropic 数学家 Levent Alpöge 认为 OpenAI 的解答基于既有工作，学界反应兴奋与不满并存。
Hugging Face BlogAI 评分4646 Ai2 研究：LLM 能否可靠判断科研想法的新颖性
Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems，评估大模型判断科研想法新颖性的可靠程度，并公开基准、数据、代码以及构建新评测集的自动化流程。
NVIDIA Technical BlogAI 评分2121 在 NVIDIA DGX Spark 上提升 MoE 推理性能的 3 种方法
在 NVIDIA DGX Spark 上对 Inclusion AI 的 Ling-3.0-flash 做 batch-size-1 评测并分析，发现解码阶段受内存带宽限制，读取模型权重占据主要执行时间。瓶颈集中在 MoE 计算和输出层投影两个环节，NVIDIA 据此给出 3 种提升 MoE 推理性能的方法。
The DecoderAI 评分6363 OpenAI 请诺奖得主等外部专家核查其 AI 生成的证明
OpenAI 请外部专家担任数学、计算机科学和物理成果的“牧羊人”，并把数学与计算机证明翻译成 Lean 形式化；计算机成果涉及否定指数时间假设（ETH），若成立将推翻计算机科学的一项核心假设。
Ai2（Allen Institute for AI）精选AI 评分7272 Ai2 发布新研究：LLM 能否可靠判断科研想法是否新颖？
Ai2 发布“Old Ideas, Novel Problems”研究及配套基准、数据和代码，系统检验 LLM 判断科研想法新颖性的可靠性。结果显示，提示词的微小改动即可大幅改变判断，GPT-5.4 在同样的配对任务上准确率从 93.5% 跌至 40.9%。更多检索与推理预算并未稳定提升效果，简单的 Claude Opus 4.6 提示以远低于专用评估器的成本取得更好准确率。
推荐理由：大规模对比六个 LLM 判断研究新颖性的表现，发现提示词细微改动就能让准确率波动超 50 个百分点，为依赖模型评审科研想法的人提供重要参考。
雷锋网AI 评分5454 清华与智谱论文披露 GLM-Omni，统一视觉理解与图像生成
清华大学与智谱 AI 联合论文（唐杰为通讯作者）首次披露 GLM-Omni 的技术底座及统一视觉理解和图像生成的实验结果，社交平台有人将其与 GLM-5.5 联系，但论文未披露版本对应关系。
爱范儿AI 评分5959 OpenAI 宣布模型带来三项数学与理论计算机突破
爱范儿报道 OpenAI 宣布其模型推翻指数时间假设、证明所有维度的局部平滑化猜想，并为量子色动力学和杨-米尔斯理论构造严格存在性证明，并称由此推出挂谷猜想在所有维度成立。
Anthropic Research（镜像）精选AI 评分7474 AI 智能体如何影响专家的判断决策
Anthropic 新论文的随机对照实验发现，50 名专业分析师使用运行 Claude Opus 4.8 的 Claude Code 完成因果推断任务时，在 86% 的分析决策上跟随了智能体被随机指定的偏好。
推荐理由：随机对照实验显示专家在86%的分析决策上跟随智能体倾向，智能体的偏好可能在不知不觉中影响研究与政策方向。
The Verge · AIAI 评分6464 OpenAI 宣布三项科学发现并改变与学界合作方式
在一次性发布数百篇数学稿件不到一个月后，OpenAI 再公布数学、计算机科学和物理三项“重大”发现，这次在计算机和物理成果上请外部专家担任“牧羊人”指导结果发布，数学问题则听从建议采取不同处理。
OpenAI News精选AI 评分7171 OpenAI 公布 Kakeya 猜想、ETH 与量子色动力学成果并开放学界验证
OpenAI 公布其模型在 Kakeya 猜想、指数时间假设（ETH）和量子色动力学上的成果，并说明研究者可以如何验证和在此基础上继续研究。
推荐理由：官方一手说明三项成果及验证途径，是判断这批 AI 科研结论可信度的起点。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分2929 多队列迁移学习推动颅内 4D Flow MRI 超分辨率走向临床
研究评估合成预训练和多队列迁移学习在异质神经疾病队列中，对颅内 4D Flow MRI 深度学习超分辨率的效果。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分2727 CVTSplat：用自适应质心 Voronoi 剖分做多视图重建
论文针对 Voronoi 剖分在多视图形状与外观重建中的不规则性问题，提出自适应质心 Voronoi 剖分方法 CVTSplat。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分3131 NOMAD-EEG：适配任意导联的扩散 EEG 基础模型
论文指出多数 EEG 基础模型受限于固定导联和输入长度，提出原生支持任意导联的自适应扩散模型 NOMAD-EEG。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分3131 恶劣天气下协同感知的失效机理与修复
论文发现即使车辆上的 LiDAR 点不变，协同 3D 检测器在恶劣天气下仍可能漏检，将其定义为天气引起的上下文干扰并提出修复方法。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分2525 宏观 Mondrian 共形风险控制
论文把共形风险控制扩展到宏观 Mondrian 分组设定，在分布无关、模型无关的前提下控制一般单调损失。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分4141 更多记忆就有更好的视频吗：长视频生成中视觉记忆的对照研究
论文对长视频生成中检索历史视觉观测以防身份漂移的做法做对照实验，检验更多历史访问是否真能让视频更连贯。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分2323 连续时间受约束随机线性二次控制的强化学习
论文研究标量状态、非负控制约束的连续时间随机线性二次控制问题中的强化学习探索。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分2727 紧凑型基础模型在洪水水面制图中的精度与效率
研究评估预训练地球观测模型在洪水期间地表水制图中的价值，指出其价值取决于所比较的替代方案。
HF Daily Papers（takara 镜像）AI 评分2525 FGD2HF：频率引导的双域超图融合语义分割
论文针对现有频域语义分割方法利用不足、融合低效的问题，提出频率引导的双域超图融合方法。
Google ResearchAI 评分5151 Google Research 将基础模型用于一线结核病筛查
Google Research 介绍把基础模型用于结核病胸片筛查，以缓解偏远地区缺少放射科医生的瓶颈；结核病每年仍导致超过 123 万人死亡。
Hugging Face BlogAI 评分4949 ThinkingBox：把数据库状态评分转为强化学习奖励训练智能体
ThinkingBox 团队把比较最终数据库状态与预期结果的评测信号用作训练奖励，并开源 ThinkingBox-Training，在 Qwen3.8-27B 上提升了平均任务成功率。
Microsoft ResearchAI 评分3939 Microsoft Research 推出交互式数据可视化语言 Flint-interactive
Microsoft Research 推出 Flint-interactive，让智能体生成的图表支持点击、筛选、缩放、高亮和跨图联动，用户和智能体可用高层描述定义交互行为而不必写底层可视化代码。
Google DeepMindAI 评分4747 Google DeepMind 发布 10 米分辨率全球森林类型地图
Google DeepMind 发布 10 米分辨率地图，区分全球森林是天然林、人工林还是农业种植林，并显示其随时间的变化。
Hugging Face BlogAI 评分5252 专门化小模型词表可在实际应用中把推理成本降低 77%
团队预览即将发表的 VocabX 论文：基于 Qwen、Gemma 等开源模型微调的领域模型继承了通用词表，在其生产环境的作文评分器中常用文本被切成过多 token，专门化词表后推理成本降低 77%。
Google ResearchAI 评分5050 Google Research 用 AI 辅助超声支持一线孕产护理
WHO 估计全球每年有超过 25 万例可预防的妊娠相关死亡，而三分之二的人缺乏超声等诊断影像；Google Research 介绍用 AI 辅助超声帮助非专科一线人员开展产前检查。
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软研究员借助人类主导的 AI 解决 31 年未解的 KLS 猜想
微软研究员与合作者结合新的数学思路与人类主导的 AI，解决了高维几何与概率中的核心难题 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，该问题已悬而未决 31 年。
推荐理由：这是 AI 辅助解决长期公认核心数学难题的一手案例，且明确了人类主导的协作方式。
Google ResearchAI 评分4949 Google Research：让 AI 智能体扎根生物现实，构建自主湿实验室
Google Research 提出长期愿景：AI 智能体不仅提出想法和分析数据，还能运行实验；文章介绍为自主湿实验室构建的基础模块，以应对蛋白质序列等巨大组合搜索空间。
Latent SpaceAI 评分5757 AINews：智能体推翻多义性假说，大幅改进可解释性与对齐
Latent Space AINews 以可解释性为主题，报道 Goodfire 等团队借助智能体开展的研究称推翻了神经元多义性假说，大幅推进可解释性与对齐；当日 Muse Spark Open 也发布了开放版本，但弱于 Spark 1.3。
Google DeepMindAI 评分5151 Google DeepMind 用 Antigravity 加速抗菌肽搜索
Google DeepMind 介绍用其智能体开发平台 Google Antigravity 加速新型抗菌肽的搜索，以应对日益严重的抗生素耐药问题。
Google ResearchAI 评分4444 Google Research@ 2026：放大人类创造力的 10 种方式
Google Research 在 Research@ 2026 活动上汇总十项研究进展与面向全球生态开放的工具，阐述 AI 作为人类创造力放大器的定位。
Microsoft ResearchAI 评分4444 Microsoft Research 推出 StudentSim，用模拟学生改进 AI 辅导
StudentSim 是 Microsoft Research 的研究系统，在真实学习者测试前用模拟学生评估和改进 AI 辅导工具，研究方明确其不是产品、未部署到课堂。
Google ResearchAI 评分4747 Google Research：更好的工作成果是否意味着更好的员工
Google Research 讨论 AI 正改变在岗学习方式：资深员工的判断力依赖多年处理常规工作积累，而 AI 接手这些工作可能影响新人成长。
Microsoft ResearchAI 评分4141 Microsoft Research 用机器学习预测空间天气对电网的风险
Microsoft Research 的机器学习流程利用预测时的太阳风信息，结合 AE 与 Dst 指数预报和当地纬度、地质及电网特征，为美国本土 66935 个变电站生成位置相关的风险估计。
Berkeley AI ResearchAI 评分4747 BAIR K-Search：把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon 的 MLX
伯克利 BAIR 提出 K-Search，把 CUDA 优化知识翻译成符合 MLX 架构的原生策略，而不是逐条照搬指令，用于在 Apple Silicon 上自动优化内核。
Berkeley AI ResearchAI 评分4545 BAIR ABBEL：教 LLM 更新信念以高效完成长程交互
BAIR 提出 ABBEL，用信念状态代替完整交互历史作为智能体的工作上下文，并通过对信念内容的评分监督提升长程任务表现。
Berkeley AI ResearchAI 评分4747 BAIR：自适应并行推理是高效推理扩展的新范式
BAIR 分析推理模型自主决定何时把独立子任务分解并行、开多少并发线程以及如何协调的“自适应并行推理”方向的近期进展。
Berkeley AI ResearchAI 评分4343 BAIR GRASP：面向世界模型的长时域梯度规划器
BAIR 提出 GRASP，通过把轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接加入随机性以探索，让基于学习动力学的长时域梯度规划变得可行。
Berkeley AI ResearchAI 评分4141 BAIR：大规模识别 LLM 中的交互作用
BAIR 介绍在大规模下识别 LLM 内部特征与组件交互的可解释性研究，以提高模型决策过程的透明度。