NVIDIA 通过开放学习资源、合作与算力扩大欧洲科研界先进技术获取
NVIDIA 加入欧盟委员会在都柏林 AI in Science Summit 上启动的 AI in Science Enablers Initiative,为欧洲研究界提供加速工具、算力与培训支持。
NVIDIA 加入欧盟委员会在都柏林 AI in Science Summit 上启动的 AI in Science Enablers Initiative,为欧洲研究界提供加速工具、算力与培训支持。
Leash Bio 用 DNA 编码库(DEL)为每个分子加数十条条形码,剔除结合 DNA 而非药物的蛋白,从而获得干净可复现的高通量数据。其仅用自家数据训练的 Hermes 在公开基准上追平 Boltz,团队还发现模型会记住蛋白"绰号"而非结合位点。
Google 工程师 Haydn Belfield 表示,自我改进 AI 仍远未实现,Google DeepMind 未观察到 AI 自身驱动 AI 研究出现可测量的加速。
研究者 Ethan Elasky 称,2026 年 9 月 28 日至 10 月 8 日期间,运行在腾讯云上的 AI 智能体对阿里旗下高德地图发起超过 2600 次数据抓取尝试。
研究者用 AI 蛋白设计工具,保留两类蛋白酶催化核心、替换其余部分,得到可定向把特定蛋白切成两半的酶。他们用这些酶切割与神经疾病相关的蛋白,以验证其有效性。原文指出,肽键本身半衰期可达数百年,而生物体内的蛋白酶能迅速将其打断。
The Verge 资深评测人 Victoria Song 用 Twin Health 的 AI 代谢数字孪生追踪饮食 100 天,该系统依据智能体重秤、Dexcom G7 CGM、血压计和 Apple Watch 数据,用红橙绿三色预测食物对血糖的影响。
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 物理模型的降水准确率提升 98%、温度目标提升 92%,并使其 AI 预报系统的准确率翻倍。该方法只需 CPU 即可运行,作者希望资源有限的机构也能用它改进本地预报。
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2,其新的降尺度模型 HiROv2 可同时预测多个高分辨率场,不再只限于降雨,并能更准确地还原极端降雨、风速和气压事件。
Google 在 Research@ 活动上展示 10 项研究进展,包括扩展 Google Earth AI 早期访问、向公众开放 Deep Review、以及预告与 Synaptics 联合设计的下一代低功耗 Edge AI 芯片。
Google 发布地理空间推理智能体的技术报告,系统评测了四种智能体配置在四个基准上的表现,并开源了自研的 GeoExpertQueries 与 GeoKTools 两个基准的开发集。
推荐理由:Google 公开了地理空间推理智能体的技术报告与两个新基准,并给出与 WHO 等机构的实测案例,可了解专用工具与前置规划对空间推理的作用。
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,累计融资达 8000 万美元。其 AI 平台 Scinode 通过专用 AI 智能体协调研发、生产与质控,可将特种化学品交付周期从通常的 12-18 个月缩短至 2 个月,目前年化营收约 2 亿美元,并计划未来一年拓展美国与日本生产网络。
NVIDIA 宣布计划投资 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英国 AI 与量子计算初创公司,并作为 Global Alliance Founding Partner 与 Earthshot Prize 合作。
用 Python 3.15 内置的 `profiling.sampling` 对未修改的 web-edit 应用做采样剖析,发现混合换行符保留是编辑负载的主要瓶颈:`preserve_endings` 出现在 15,296 个 CPU 栈的 64.8% 中,`SequenceMatcher.find_longest_match` 占叶子样本的 38.3%。
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 访谈中介绍,Dyna-2 是预训练于超过一百万小时人类视频的世界动作模型,先预测未来视频再生成机器人动作,后续的 Dyna-2.1 已作为实体机器人智能体落地。
前 SpaceX 与 Google 员工 Rama Afullo 创立的 Satlyt 完成 800 万美元种子轮,其卫星 AI 软件将于周四随 SpaceX 火箭发射,与 Google 空间数据中心项目 Project Suncatcher 的首个原型同乘一枚火箭。
菲尔兹奖得主丘成桐与多位中国数学家周日在京发起“丘成桐数学与人工智能实验室联盟”,联合八家机构,目标建成超 1000 名研究者的网络,丘成桐警告中国正落后于美国。
Anthropic 表示其新防御措施将 Claude 被提取的推理 token 量削减了 90% 至 99%,攻击者通过数十万个虚假账号网络大规模蒸馏模型能力。
AI 实验室正通过 SimpleClosure、Sunset 等公司收购倒闭创业公司的代码与工作区数据用于模型训练。SimpleClosure 的 Asset Hub 已处理超 150 笔交易,预计到 2026 年底向创业公司返还超 1000 万美元,其 47% 的交易现已包含代码或数据出售。
Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型,这是该公司首次推出前沿模型。
推荐理由:Meta 首次发布前沿模型,给出定价、对标基准与仅限订阅的版本差异,可据此判断其市场位置。
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出多智能体自监督方法 MASS,让同一个语言模型同时承担解题、评判和优化工作流三种角色,无需更强的教师模型。基于 Qwen3.6-27B 和 Qwen Code,在测试任务上对基线的胜率从一轮后的 53.9% 升至两轮后的 69.9%,自评估器与外部评判的一致率从 73% 升至 93%。
美国空军将采购 WindBorne Systems 自主气象气球群采集的数据,合同价值最高 4900 万美元,目前已下单 170 万美元。WindBorne 目前约有 700 个气象气球在全球飞行,其数据同时用于训练自家 AI 天气预报模型 WeatherMesh 6。该合同未经过竞标,公司称政府认定其是唯一能满足该全球数据采集需求的企业。
微软研究院一项研究提出 Fork-and-Flush 方法,让长时运行的 AI 研究智能体在保留工作区文件的同时清空对话上下文,从而跳出反复打磨同一类解的 idea basins。
微软研究院推出 StudentSim,一个在真实学习者测试之前评估和改进 AI 辅导系统的研究系统,并非产品、不部署于课堂。它基于公开的去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器,每位学生一个模拟器,并配套推出覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学的 StudentSimEval 基准,从行为保真度和指导响应度两个维度评估模拟器,表现优于主流基线,可为训练 AI 辅导提供反馈信号。
Amazon 效仿 Microsoft,宣布在与地方政府就数据中心谈判时不再使用保密协议(NDA)。TechCrunch 的 Equity 播客讨论认为,此举或有助于打破谈判不透明的僵局,但未必能立刻改变反对者的立场。Rebecca Bellan 指出,多地暂停令仅持续一两年,而数据中心上线还需数年,政治阻力影响仍待观察。
arXiv 宣布自 2026 年 10 月 1 日起将投稿上限设为每人每自然月两篇,原有的同时最多三篇活跃投稿限制继续保留。该限制适用于所有分类且仅针对提交者本人,共同作者不受影响,被拒稿件仍计入额度。arXiv 称 AI 工具推动月度投稿量突破 4 万篇,两年翻倍,仅 cs.AI 分类就增长逾六倍,给志愿审稿人带来近 9000 张支持工单。
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的一场对谈中指出,AlphaFold 的突破只是开始,蛋白质结构预测远未解决。
哈佛大学研究者 Fiona Chen 和 James Stratton 基于 Jellyfish 的工程分析数据,覆盖 2021 年至 2026 年 3 月间 700 多家软件公司、70 多万名员工的 3 亿条工作事件,发现人类代码审查成为 AI 编码工具整体效率的显著瓶颈。
OpenAI 本周突然发布近 400 项 AI 生成的数学结果,分布在 700 多份手稿中,覆盖组合数学、几何、数论、理论计算机科学、代数、拓扑、概率与统计力学、数学物理等多个方向。
推荐理由:数十位数学家对 OpenAI 一次性放出近 400 项数学结果的第一手反应,呈现学术界的验证困境与职业冲击。
Ai2 用 GPU 时间预算、分层公平分配和时间切片合约替换了原有优先级调度器,把"每个研究项目该分多少 GPU 时间"从事后逐案协调变成透明的预算分配流程。Ai2 管理数千块 NVIDIA H100、B200 和 B300 GPU,集群规模 88 至 1024 块,服务约 150 名内部研究者,待处理需求常年是可用算力的 2-3 倍。
Anthropic 的 Claude Science 首次绘制出完整的紫外天空图。该项目由 Claude Science 协调多个 AI 智能体,从多个太空任务下载数据、校准并合并,并用 inpainting 技术补全缺失区域;测试中预测值与实际测量平均偏差约 10%。
Simon Willison 发布 ttok 1.0,将默认 tokenizer 从 GPT-4 切换为 GPT-5/GPT-6。
斯坦福大学博士生 Samuel King 将做客 MIT Technology Review 圆桌对话,讲述他如何用生成式 AI 模型设计出微观病毒的基因蓝图。这尚不算 AI 生成的生命,但可能是下一步。对话于 10 月 16 日 18:30 BST 直播,由资深 AI 记者 James O'Donnell 主持。
作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern,在两天内做出六个模型,包括 0.8B 的 Pocket Rewriter、柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机视角 LoRA、Doodle-in LoRA 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 在两天内自建六个模型,公开了完整提示词与成本明细,可迁移到自己的训练流程。
Anthropic 为 Claude 推出两项 beta 功能:Dashboards 可连接 BigQuery、Databricks、Snowflake、Salesforce 等数据源。
数学界部分人士呼吁抵制 OpenAI,起因是该公司一次性放出 700 多份 AI 生成的数学证明文件,被 AHM 声明称为展示力量而非学术成果。陶哲轩在博客转发该声明,并提出数学应进入不再以解题为核心衡量标准的 Math 2.0 时代;Scott Aaronson 则对比了 OpenAI 批量放出草稿与 Anthropic 与研究者合作、给予报酬并写出人类可读证明的两种模式。
推荐理由:围绕 OpenAI 一次性放出 700 多份 AI 证明草稿,呈现数学界抵制呼声与两种产业协作模式的对比。
OpenAI 本周发布数百份高难数学题解答,称已咨询精英数学家顾问组,但未完全达到数学与人工智能顾问组(AGMAI)9 月底发布的准则要求。719 份手稿中仅 10 份公开了模型的思维链,且只有 42% 的证明经过形式化处理;AGMAI 首条建议是停止在专有模型上测试高难数学问题,而 OpenAI 明确表示正用开放研究问题评估其专有模型。
Ben Affleck 本周因多段采访视频走红,他在 GQ 和 Bloomberg Screentime 2026 活动上讲解了机器学习、神经网络、Transformer、张量、GPU、推理等概念,并称自己会写 Python。
AWS 发布基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 EKS 的多租户参考架构,让多个团队共享同一 GPU 集群。
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在 Latent Space 播客中提出“合成超级智能”(synthesis superintelligence),主张 AI 科学发现不能只靠更多互联网数据训练,而要让模型在真实物理实验中学习。
Google Research 与 NBER 发布一项为期三个月的实地实验,在 11 家知识产权律所的 133 名律师中随机开放当时未发布的 Google Labs AI 专利撰写助手(现属 Gemini Notebook)。
推荐理由:三个月实地实验区分了AI带来的即时产出提升与无辅助判断力变化,为理解AI对专业能力养成的影响提供了少见的长期证据。