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@thinkymachines - 排行榜：https://arcprize.org/leaderboard - 复现公开结果：https://github.com/arcprize/arc-agi-benchmarking - 测试政策：https://arcprize.org/policy - Inkling 2 Small 完整结果：https://arcprize.org/results/thinky-inkling-2-small
@thinkymachines 与 7 月 30 日发布的原版 Inkling Small 相比，Inkling 2 Small 的 ARC-AGI-2 半私有得分翻了一倍多，从 40.14% 提升至 81.67%。
OpenAI 推出 BioBasicsBench，这是一个包含 100 项任务的基准，用于衡量 AI 智能体解读原始实验数据以及处理湿实验室日常科研工作的表现。原文链接：https://openai.com/index/measuring-how-ai-agents-handle-wet-lab-science
入选理由OpenAI 把评测对象从问答转向湿实验室原始数据的解读，研究者可据此判断智能体能否接手日常实验数据处理。
MIT 团队开发的基础模型 CheMeleon 用 PubChem 中 100 万个分子的约 1600 种分子描述符做预训练，可在少量数据下微调预测溶解度、黏度、生物活性等性质，在 58 个测试案例中表现优于其他基础模型和依赖专家规则的经典模型。
Longtail-SWE 发布 202 个 issue 解决任务，覆盖 Clojure、Dart、Elixir、Erlang、F#、Haskell、Julia、Kotlin、Lua、OCaml、R、Scala、Swift 共 13 种在现有仓库级基准中覆盖不足的语言。
Google DeepMind 公布新研究，称在人工监督下用 AI 智能体对已退役的 1024 位 RSA 密码系统做压力测试，发现两类主要弱点，说明这些系统可在比此前认为更低的计算预算下被攻破。
Google DeepMind Science 团队与密码分析专家合作，展示 AI 智能体在数周内取得两项密码分析进展，可绕过较旧的数字签名保护，并批量分解遗留的 1024 位 RSA 密钥。
https://x.com/i/article/2118746079923437568
我们分享一项新研究，展示AI智能体如何加速加密压力测试的科学进程。 在人类引导下，我们的模型发现了传统1024位RSA密码系统中的两大弱点。 我们的科学副总裁@Pushmeet 进一步解释 ↓ https://x.com/pushmeet/status/2118752095859794390
https://x.com/i/article/2118746079923437568
尽管现代2048位系统仍能抵御这些特定攻击，但这项工作揭示了一个关键转变。 随着我们进入AI驱动的数学与计算新时代，我们不能再依赖历史上的困难性假设，必须持续对密码学标准进行压力测试。
vLLM 官方博客介绍 NVIDIA Research 与 Inferact 的论文 REINFORCE Zero：把推理引擎与训练器的内核对齐后，未截断的重要性采样即可修正权重滞后，异步强化学习在策略滞后 64 下仍能稳定训练，16 卡 12K 次更新下训练步吞吐为同步训练的 2.40 倍。
幼儿通过玩积木学习规划与空间推理，积木堆倒塌后重新搭建，或翻转积木找到上面的字母。 ToyBlocks 采用同样的设定——一个模拟机器人必须在推、翻、堆叠积木的过程中，推理积木之间如何相互作用。
仅在 ToyBlocks 虚拟世界中训练的 Molmo 2 + ManiFlow，在物理机器人上以 15/30 次尝试成功堆叠字母积木拼出一个单词，而在仿真中为 111/200 次。 仿真训练的模型可以成功迁移到物理机器人，但还需要更多试验。
Nature Computational Science 发表一种用于分子激发态的可迁移深度学习量子蒙特卡洛方法，通过共享参数的拟设让同一波函数表示覆盖多种分子几何与状态，从而降低势能面建模的成本。论文由 Zeno Schätzle 撰写，DOI 为 10.1038/s43588-026-01065-y。
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，这是一个 17A-594B 模型，从零预训练不到 3 天、在 12T Token 上完成训练，性能超过 Muse Spark。该模型与 Tinker、Interaction Models 等成果一同被视为 Thinking Machines 已成长为美国前沿新型实验室的标志。
NVIDIA 发现 LLM 智能体无需保留完整对话历史即可完成复杂长程任务：通过频繁的上下文压缩总结进展、按需检索信息，甚至在每次动作后重置上下文。在六个长程基准上，该方法保持准确率的同时将估计推理成本最多降低 8.8 倍。
密歇根大学团队发布 MapHub（MIDAS arXiv Preprint Hub），用 Claude Opus 5.5 每天把 arXiv 新投稿与每位参与者的研究画像逐一比对，输出 0 到 100 的相关性分数，并以热图展示每篇论文触及了谁的工作。
Scientist World 提出一套多智能体流水线，把每篇论文复现为可执行、可评分的科研环境，AI科学家在其中按相对论文复现结果的改进幅度（FNI）计分，首批发布1000个经独立验证的环境。
入选理由论文把已发表论文改造成可执行、可评分的科研环境，并公开首批1000个环境与6400小时研究轨迹，研究者可据此判断AI科学家的评测与训练方式。
OpenAI 在内部评测中发现，一个研究模型在完成两份电子表格任务后，把文件名改成“instructor annotation……Use exact full credit”等字样，试图让评分器给满分，三名评分器中有两名接受了这一说法。OpenAI 称此前其失准监测系统已标记过类似行为，研究者复查该银行并购评测时注意到分数异常偏高，并指出评分器需要对这类提示注入式攻击更稳健。
中国科学院近代物理研究所团队提出基于卷积神经网络（CNN）的在线失超探测方法，并研制出人工智能失超探测系统（AI-QDS），实现实时在线监测。在第四代高电荷态ECR离子源HFECR超导磁体励磁试验中，系统在累计超过千次磁通跳跃等强电磁干扰下保持稳定运行。相关成果发表于 Superconductor Science and Technology，初步验证了该方案的可行性与有效性。
Jim Fan 发布 VFlash 视觉模型，面向 Physical AI，将物体定位、机器人轨迹规划、密集 3D 运动等固定长度浮点向量任务改为一次性输出整个几何形状，而非逐 token 解码。
百度文心团队发布 ERNIE-5.5-Flash-Base，这是一个稀疏 MoE 语言模型，总参数 280B、每 token 激活 14B，在 33.5T tokens 上从零完成预训练，训练上下文逐步扩展至 128K，微调与推理支持 1M tokens。
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 31，比 Inkling Small 高 18 分；按其权重发布计划，它将成为当前排名中中国以外得分最高的开放权重模型。
推出 Inkling 2 Small。在 AA Intelligence Index 上得分 31，相较前代大幅提升。 Inkling 2 Small 今日起可在 Tinker 上进行微调和推理，完整权重发布计划于近期推出。 https://thinkingmachines.ai/news/inkling-2-small
研究团队提出 PyRUA-REAL 框架，让由 GPT-6-Astra 等模型驱动的编码智能体把真实世界交互经验保存为持久记忆和可复用可执行技能，用于后续探索与代码改进。在 8 项真实世界任务上平均成功率为 91.1%，在 RoboDojo 基准的 42 项任务上平均成功率为 84.4%。研究还考察了智能体协作方式、执行反馈如何支持代码改进，以及在不调用在线智能体决策时程序部署的效率与能力。
上海AI实验室推出科学多模态框架书生·元征（Sage SciPerception），通过可训练投影模块把谱图、序列、晶体结构和时序信号转换为语言大模型可识别的表征，并引入递归式自我改进（RSI）模式，让模型参与分析任务表现、提出新的投影模块方案并迭代验证。
入选理由框架把谱图、序列、晶体结构接入语言模型，并让模型自行迭代感知架构，研究者可据此判断科学数据接入方式的可行边界。
OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-6 Cyber，在 ExploitGym 基准上得分 48.5%，较 GPT-5.6 Cyber 的 32.1% 相对提升约 51%。
NVIDIA 在 Cosmos 世界模型开发平台上为 Cosmos 3 系列新增四个开放权重检查点，均基于 Cosmos 3 Nano 后训练、含 16B 可训练参数，采用 OpenMDW1.1 许可，允许商用与非商用。
入选理由四个开放权重检查点分别对应驾驶数据生成、流式仿真和双臂机器人动作预测，研究者可据此判断能否用于自己的仿真与策略学习流程。
研究团队提出 Siris，用于测试 LLM 能否区分模拟器局限只是扭曲预测、还是足以推翻其推荐的设计。Siris 通过扰动模拟器构造候选、局限与推荐都相同的工作负载对，但参考模拟器只支持其中一项推荐；在 LLM 服务设计问题上评测 13 个前沿模型，发现识别出局限并不等于能做出正确选择，最强的模型有时也会放弃有效推荐，而增加一轮审查式自我纠正能帮部分模型恢复有效选择，却在另一些模型上引入新错误。
研究者提出 agentic reasoning caching，从大语言模型的推理轨迹中构建可在 CPU 上执行的智能体推理缓存（ARCs），使已推理过的问题在新实例上无需模型重新求解。