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702 条收录动态,更新于 03:03

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10月20日

星期二,2 条
  1. Claude 设计抗蝎毒神经毒素蛋白结合体,211 个设计中 17 个达标

    Anthropic 让内部研究模型在 Claude Science 中针对 4 个地区的 5 种蝎毒神经毒素设计 minibinder,64 小时内生成 318,484 个设计并选出 180 个,团队补充 31 个,共 211 个交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 实验室检测,17 个达到结合标准,且均只针对单一毒素。

    入选理由Anthropic 公开 211 个设计及结合数据,研究者可据此判断 AI 智能体在毒素靶点设计中的实际产出与局限。

    Anthropic Research官方可用产品重要性 71

10月19日

星期一,7 条
  1. 南京土壤所基于 PINN 构建地热储层水热耦合模拟新方法

    中国科学院南京土壤研究所张佳宝团队联合中国地质科学院水文地质环境地质研究所等单位,基于物理信息神经网络(PINN)构建了面向地热对井系统的水热耦合模拟框架,成果在线发表于《热工程案例研究》。该框架将地下流体流动与热量传输控制方程引入神经网络训练,用双网络架构分别预测水头场和温度场。在河北献县地热田对井采灌系统的验证中,训练样本有限时其预测精度和物理一致性优于纯数据驱动深度神经网络。

    科学网同行评审未入选重要性 42
  2. TreeOPSD:长程智能体强化学习新方法

    推荐阅读! TreeOPSD: 面向长程智能体强化学习的树感知后验蒸馏

    引用Dr. Cheems Wang 🏡@AlbertW24045555

    (1/5) New preprint: TreeOPSD, critic-free RL for long-horizon LLM agents 🌳 Long-horizon agents receive a single outcome reward after many turns, and each rollout batch feeds several sequential mini-batch updates while the policy drifts from the one that sampled it. TreeOPSD backs terminal rewards up a rollout tree and splits each update into two steps: construct a target for every turn, then match the current policy to it with forward KL. This leads to: • closed-form, bounded turn targets that commute with tree backup, so shared prefixes are trained once with no loss of credit • the exact tree policy gradient on the first mini-batch, and updates that stop at the target and reverse after overshoot • consistent gains over GRPO, GSPO and a matched tree baseline, largest on the longest-horizon tasks On Deep Research, TreeOPSD lifts Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 from 16.23 (GRPO) to 21.20 average accuracy. Title: Tree-Aware Posterior Distillation for Long-Horizon Agentic Reinforcement Learning Paper: https://arxiv.org/pdf/2610.23181 Together with @TencentHunyuan #LLM #RLVR #AIAgents

    Dongxi 东锡 NLP预印本未入选重要性 45

10月17日

星期六,1 条

10月18日

星期日,1 条

10月19日

星期一,1 条
  1. RFdiffusion3 可按原子层面设计蛋白质,设计方案在《科学》公布

    华盛顿大学、牛津大学、英伟达等机构组成的国际联合研究团队在《科学》发表 RFdiffusion3 的详细设计方案,该系统可按单个原子建模设计蛋白质与核酸,团队已于 2025 年 12 月 3 日开源。

    入选理由论文给出原子级蛋白质设计在酶活性位点上的实测结果,研究者可据此判断该设计流程能否用于自己的酶工程。

    IT之家证据待确认重要性 80

10月17日

星期六,1 条
  1. 布里斯托大学团队用三个人脑类器官协同“读懂”盲文字母,准确率约83%

    英国布里斯托大学团队将人脑类器官接在多电极阵列上,把触觉传感器采集的盲文字母数据转为电刺激输入,三个类器官协同区分26个盲文字母的准确率约83%,高于单个类器官约61%。相关论文发表于《人工智能前沿》。每个类器官直径不足1毫米、含约一万个神经元,解码由支持向量机完成。

    科学网证据待确认未入选重要性 38

10月19日

星期一,5 条

10月18日

星期日,6 条
  1. 我国首个全国产十万卡 AI 超集群真机亮相,曙光 8000 走超算智算融合路线

    我国首个全国产十万卡 AI 超集群在深圳 2026 全国高性能计算学术大会上以真机亮相,并将发布十大重要应用成果。该系统名为曙光 8000,走“超算和智算原生融合”路线,同一套底座既能跑最高精度科学计算,也能跑大模型训练和推理。其算力可支撑数字孪生大脑乃至模拟百亿光年宇宙演化,目前正支持新材料、创新药、人工智能等 26 个领域 300 多种计算任务。

    IT之家二手报道未入选重要性 48
  2. Épi 自主研究智能体产出 120 项纪录结果并给出 Tuza 猜想新证明

    研究团队发布技术报告,介绍跨会话持续运行的自主研究智能体 Épi,它结合分层记忆、版本化分支和独立评审,在固定验证规则下产出 120 项纪录结果,包括 20 项数值界纪录和 100 项构造纪录,其中 n-queens 常数区间收窄约 84 倍,四次 Feigenbaum 吸引子维数的严格区间收窄超过 360 万倍。

    入选理由作者团队公开了可核查的构造与证书,研究者能据此判断自主研究智能体在数学与算法设计上已能产出何种可检验结果。

    arXiv 科研构思与自主科研代理预印本重要性 88
  3. HybridResearcher:4B 模型跨结构化与非结构化数据源做深度研究

    作者提出 HybridResearcher,一个 4B 智能体,用于在结构化数据与无结构数据之间衔接证据。其做法是从已验证的单源任务出发,围绕桥接实体合成缺失的另一侧数据,只保留两侧单独都不足以回答的样本,再用监督微调加强化学习训练。

    arXiv 科研构思与自主科研代理预印本未入选重要性 58
  4. Odyssey-3 世界模型模拟果蝇大脑

    我们把果蝇大脑放进了 Odyssey-3,一个前沿世界模型。 这个小家伙现在完全靠自己,在完全想象、模拟的世界里飞来飞去 🫶

    Odyssey证据待确认未入选重要性 22
  5. Deep Fusion Memory:面向大语言模型的块级参数化记忆架构

    Deep Fusion Memory(DFM)是一种块级参数化记忆架构,通过因果记忆预测器从上下文生成记忆,并以门控交叉注意力融入隐藏状态,推理时无需显式检索。其构建训练数据所需的检索查询减少32倍、检索条目减少2048倍。在六个问答任务上,DFM 在 Mistral-7B-v0.3 和 Qwen3-8B-Base 上分别比最强基线提升12.71%和11.19%。

    Hugging Face Daily Papers预印本未入选重要性 50

10月17日

星期六,6 条
  1. Claude 30分钟破解25年密码学难题

    Claude 在不到 30 分钟内解开了一个困扰 25 年的密码学谜题。 有一大类研究问题,其搜索空间极其庞大,但验证成本很低。 AI 智能体可以大规模探索假设、运行实验并做出新发现。我们将看到更多这样的案例。

    Yuchen Jin证据待确认未入选重要性 48
  2. Google Research 将智能体接入湿实验室机器人,闭环设计出癌症靶点蛋白结合体

    Google Research 宣布把智能体带到湿实验室工作台,通过将智能体与实体实验室机器人结合,运行快速闭环的分子设计循环,并称由此发现了针对癌症靶点的个位数纳摩尔蛋白结合体。原文附有介绍链接,未说明该流程的开放范围或是否已发表。

    入选理由Google Research 把智能体接到湿实验室机器人上跑闭环分子设计,并给出针对癌症靶点的蛋白结合体结果,可看自动实验如何进入真实生物发现流程。

    Google Research证据待确认重要性 70
  3. Google 研究让 AI 智能体在湿实验室闭环完成适配体与蛋白设计

    Google Research 公布三项研究,推进 AI 智能体从计算设计走向真实湿实验室实验:VERID 框架为实验室工作单元建立语义数字孪生,让智能体在动作前检查台面布局、孔内体积和吸头库存,并在模拟中预演协议。

    入选理由Google 展示了智能体在真实湿实验室中闭环设计并验证核酸适配体与蛋白结合体的进展,研究者可据此判断自动化实验的可行边界。

    Google Research Blog官方证据待确认重要性 76