扎克伯格旗下Biohub牵头18亿美元计划，用AI模型预测细胞行为
扎克伯格与Priscilla Chan支持的 nonprofit Biohub 正协调一项18亿美元的计划，用AI模型预测细胞行为以加速药物研发。
#数据/训练
The DecoderAI 评分6262 Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行轻量级 Agentic RL 框架
微软研究院亚洲团队开源 Agent Lightning v1.0，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现 agent。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，用约 3500 行代码把真实 harness 直接接入 RL 训练，并给出 6000 样本提升 14.6 个百分点的完整流程。
The Verge · AIAI 评分5858 Google DeepMind、Meta 与 Isomorphic Labs 联合向 Biohub 投资 3 亿美元
Google DeepMind、Meta 和 AI 药物发现初创公司 Isomorphic Labs 联合向扎克伯格夫妇创立的非营利生物医学研究机构 Biohub 投资 3 亿美元，用于构建 AI 数据集，让研究人员能够以数字化方式提出、预测和回答生物学问题。
TechCrunch · AIAI 评分5050 Healthleap 融资 3800 万美元，用 AI 标记可能被漏诊的住院患者
Healthleap 完成 3800 万美元种子轮和 A 轮融资，其中 800 万美元种子轮由 Sequoia Capital 和 First Round Capital 联合领投，3000 万美元 A 轮由 Hummingbird Ventures 领投。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 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 和反馈驱动的推理循环做出两个专精系统，分别在 IOI 2026 和 IMO 2026 达到金牌水平。
推荐理由：原文给出从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与开源资产，可看领域专精模型如何与推理循环协同。
The Decoder同新闻AI 评分8080 OpenAI 在 GitHub 发布 372 条 AI 生成的数学结果
OpenAI 发布 372 条由内部前沿模型生成的数学结果，每条声称解决或显著推进一个未解问题，涵盖计算机算法改进和与黎曼假设相关的进展，结果托管在 GitHub 仓库并附修订日志与引用。
同一新闻，精选展示《OpenAI 公布前沿模型在数学开放问题上的进展》
Latent Space精选AI 评分8888 OpenAI 内部模型发布 722 篇数学论文，称解决 500 个公开数学难题中的 90 个
OpenAI 以博客、GitHub 仓库和推文形式发布了一批来自未公开内部前沿模型的数学成果，共 722 篇手稿、归入 372 个相关结果族，来自约 4000 道研究问题的评测，平均每个结果约用 3 小时 ChatGPT Pro 推理算力。
推荐理由：OpenAI 用内部模型批量产出数学结果，读者可据此了解这批成果的规模、算力成本与外界质疑。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI 公布前沿模型在数学开放问题上的进展
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果，并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。材料仅提供摘要，未给出具体问题、模型名称或结果数据。
推荐理由：OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果，并放出 Lean 形式化证明与细节，可据此了解其数学推理进展。
Simon WillisonAI 评分2222 用 Parseable 与 Datasette 处理 OpenTelemetry traces
Parseable 是一款兼容 OpenTelemetry 的全新可观测性工具，提供开源 AGPL 的 Rust 实现（单个约 180MB 二进制文件）、企业版和云托管选项。
TechCrunch · AIAI 评分2222 Mirror Particle 要打造人类行为的“世界模型”，挑战 LLM 角色扮演式预测
旧金山初创公司 Mirror Particle 正在从零构建一个模拟人类行为动因与演变的世界模型，认为用 LLM 微调角色扮演来预测人类行为的做法根本行不通。该模型结合客户数据、时事、流行文化和社交媒体，聚焦“真实行为”而非问卷自述，并为预测结果给出背后的“为什么”。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS 介绍如何通过 SageMaker Unified Studio 管理 SageMaker HyperPod 集群，在让 ML 团队从项目工作区提交任务的同时保留底层治理控制。文章提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型，分别对应身份、容量与可观测性策略，并强调 HyperPod 连接不会取代 IAM、Amazon EKS 或 Slurm 原有控制。
Google ResearchAI 评分4949 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 展示 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）可作为即插即用的地理空间基础模型输入，无需任务特定微调即可增强现有流行病学模型。
The DecoderAI 评分6262 研究者将 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理到生物的通用水世界模型
PhAI Labs 联合斯坦福、牛津、普林斯顿的研究者提出 JEPA-Anything，把 JEPA 的预测状态拆成四个正交因子、各配一个预测模块再重组，在物理、机器人、天气预报等十个测试任务上优于同架构同数据的标准 JEPA。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Falcon-Emirati-7B：让 LLM 学会阿联酋方言、文化与语感
Falcon-Emirati-7B 发布，这是一个基于 Falcon-H1-Arabic 的方言专用模型，专门理解和生成阿联酋阿拉伯语，覆盖词汇、语气与文化语境。
Latent SpaceAI 评分7575 Reflection 发布 Beam：501B 总参数 23B 激活的开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 在本月放出。
The DecoderAI 评分6262 Reka AI 发布 190 亿参数全能模型 Rho-1，统一处理文本图像视频与机器人控制
Reka AI 发布全能模型 Rho-1 的研究预览版，这是一个 190 亿参数模型，在单一神经网络中处理并生成文本、图像、视频和机器人控制动作。与多数把任务分派给专用模型的系统不同，Rho-1 将所有模态作为 token 放在同一个共享上下文窗口中运行，不调用工具或外部模型。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 MIT 报告：AI 智能体接入企业知识为何卡在试点阶段
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，遗留数据系统、安全隐私顾虑以及知识与上下文缺失是主要失败点。
The DecoderAI 评分6262 Aleph Alpha 发布开源权重模型 Kolibri，主打欧洲 AI 主权
Aleph Alpha 发布 Kolibri，一个德语和英语双语模型，总参数 78B，采用混合专家架构，每个 token 约激活 3B 参数。Aleph Alpha 称 Kolibri 在两种语言的质量与运行成本上处于帕累托前沿，德语基准得分 71%，解码速度快于 GPT OSS A5B、Qwen 3.6 A3B 和 Gemma 4 A4B 等同类模型。
The DecoderAI 评分6060 Google 研究者提出 RRSI，防止自我改进智能体记住测试任务
Google 研究者发表论文提出 RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses），通过随时间收缩的编辑预算和严格 critic 审查，阻止智能体在自我优化中记住测试任务。
The DecoderAI 评分3232 NASA 与 IBM 发布开源月球基础模型，基于 17 年轨道器数据
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model，称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
TechCrunch · AIAI 评分6060 Sean Parker 将 Stability AI 转向音乐方向
Napster 联合创始人 Sean Parker 正把 Stability AI 重塑为面向音乐专业人士的 AI 工具公司。两年前他参与了对这家图像生成初创的 8000 万美元救助，如今与出任 CEO 的 Prem Akkaraju 一起推进新方向。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 在 Amazon SageMaker AI 上用多轮 RL 微调搜索智能体
AWS 团队介绍如何用 Amazon SageMaker AI 的多轮强化学习（MTRL）微调 Qwen3.6-27B 搜索智能体，仅调整 max_epochs、global_batch_size、rollout_max_concurrency 三个超参数，其余走默认值。
推荐理由：AWS 团队公开了用多轮 RL 微调搜索智能体的完整配置与四个基准的对比数据，可据此评估该方法在自有检索场景的迁移成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Ai2 开源科学报告生成模型 AstaBrief 8B
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的模型，已在 Asta 的 Generate a report 功能中以 Fast 模式上线，同时开放模型权重和训练数据。
推荐理由：原文给出 AstaBrief 的训练数据构造与过滤细节，读者可据此判断小模型做科学报告生成的可行路径。
Hugging Face BlogAI 评分4242 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示范，定位能力缺口并生成、验证新的可执行训练任务，随模型提升动态调整课程。该流程在 EnterpriseOps Gym 数据集上进行了演示，生成的任务需满足可行性、真实性与难度三项属性，验证器则要求一致性、可靠性与完备性。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文多臂老虎机提升获客漏斗转化
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂老虎机（LinUCB）做产品获客漏斗个性化，七周线上 A/B 测试中，一个人群的漏斗末端转化率取得高个位数相对提升，另一个人群则未见改善，问题出在内容而非模型。
Ars Technica · AIAI 评分6262 AI 首次在 Stratego 上击败史上最强人类选手，仅用 16 块 GPU 训练
卡内基梅隆、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发的 AI 系统 Ataraxos 以 15 胜 1 负 4 平击败被称史上最强的 Stratego 选手 Pim Niemeijer。该研究仅用 16 块 GPU 和几千美元完成训练。Stratego 因大量隐藏信息在长时间尺度上逐步展开，此前连 DeepMind 也未能造出可靠击败顶尖人类玩家的机器。
NVIDIA BlogAI 评分1515 NVIDIA AI 工厂如何实现投资回报最大化：高产出、长寿命、通用性
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报取决于三个要素：每兆瓦产出能力、硬件使用寿命和 token 需求，并以产出、耐用、通用三大特性对应。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。
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
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及变电站所在地的纬度与地质电导率数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30 至 60 分钟前的局地空间天气风险估计。
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，同时实验室测试显示其生物功能未受影响。
推荐理由：DeepMind 把水印从数字内容延伸到合成生物，读者可了解其原理与生物安全筛查的衔接方式。
Google ResearchAI 评分4040 Google Research 提出 Diffusion Controller，统一并简化 AI 图像生成控制
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，将扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题，用一个轻量"转向阻尼器"网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。在 Stable Diffusion v1.4 上以 HPS-v2 评测，其完全解锁版本对基线模型取得 90% 胜率，并支持对闭源黑盒模型进行控制。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，单次前向完成分类与回归
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，属于 Kumo Structured 模型系列，已在 Hugging Face 上线。给定带标签的表格行，它无需训练、调参和特征工程，单次前向即可预测新行的标签，支持分类与回归，提供 28M 到 215M 三档参数，采用 OpenMDW-1.1 许可可商用。
推荐理由：NVIDIA 开源表格基础模型，给出三档参数、单次前向预测流程与四个基准排名，可据此判断表格任务是否值得换用。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 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，由跨序列、结构、功能、细胞状态与成像等多模态数据联合训练的生物世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
NVIDIA Blog精选AI 评分6060 NVIDIA 与 Google DeepMind 等联合开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构预测
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构，通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，供全球科学家免费使用。
推荐理由：NVIDIA 与 Google DeepMind 等联合开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构预测，读者可了解开放科学在疫情准备中的具体做法。
Microsoft ResearchAI 评分5252 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera 逆向合成预测模型并开源
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 与图神经网络 NeuralLoc，用学习式集成排序整合两者预测。
Google ResearchAI 评分2323 Google Research 推出 MilleMiglia：面向中段物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。
Google Research精选AI 评分6060 Google Research 用生成式 UI 让教师创建互动学习模拟
Google Research 发布研究实验，让教师借助生成式 UI（GenUI）为课程目标动态生成互动式学习模拟，并同步开放 30 多个面向中学 STEM 的英文学习互动示例库。
推荐理由：Google Research 用生成式 UI 让教师按课程目标生成互动模拟，并给出教师评分与试点入口。
Google ResearchAI 评分3636 Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散检索器绕过查询扇出推理瓶颈
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号，再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现推理时单次非自回归的查询扇出。
Google ResearchAI 评分4141 Google Research 提出 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具调用数据集
Google Research 提出 ToolGrad，一种“答案优先”的工具调用数据集生成范式：先生成真实工具调用链，再反推对应用户提示，替代 ToolBench、ToolACE 等依赖 DFS 试错搜索的查询优先方案。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单核苷酸变异预测
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 倍以上，今日起通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 向学术研究免费开放。
推荐理由：AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单核苷酸变异的预测结果做成可检索资源，并给出统一打分方式，读者可据此了解基因组变异解读的规模化路径。
Google ResearchAI 评分2626 Google Research 研究跨人群多基因风险评分的迁移学习
Google Research 用 UK Biobank 欧洲人群与 Biobank Japan 近 20 万日本人样本，在 8 项临床性状上评估多基因风险评分（PRS）的跨人群迁移学习效果。结果显示，目标人群样本达 15k 以上时，专用模型优于混合欧洲数据训练；遗传相关性高的性状可继续受益于 UKB 数据至 25-40k+ 样本，而 HDL、LDL 和血糖等高度人群特异性性状受益有限。