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Google DeepMind 宣布 Gemini 4 Carbon 正式开放，并更新 Antigravity Science 插件

Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 宣布 Gemini 4 Carbon 已正式开放（generally available），并同步更新 Antigravity Science 插件，称其可协助科学家工作。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，面向科研与智能体工作流》

Google 发布 Gemini Decision 1 决策模型，单次推理完成分类

Google 发布 Gemini Decision 1 及配套 Decisions API，可在单次推理中对封闭集选项打分，支持最多 255 个多选项、单请求 1000 个问题，端到端延迟 150–250ms，输入定价 $0.10/百万 token、输出不计费。

机器学习模型识别扰乱微外显子剪接的自闭症相关变异

多伦多大学 Benjamin Blencowe 团队开发机器学习模型，预测遗传变异对微外显子剪接的影响，成果发表于 Nature。将该模型用于三项大型自闭症研究中 7,391 个家庭的遗传数据，识别出 72 个预测会扰乱微外显子剪接的罕见变异，这些变异出现在 2.5% 的自闭症参与者中而未见于其非自闭症兄弟姐妹，其中约 80% 的携带者此前没有已知的遗传解释。

Claude 模型工具使用对生命科学视觉推理影响显著

Artificial Analysis 在 VIALS-AA（其基于 HandshakeAI VIALS 基准的生命科学视觉推理解读实现）上对比了有无工具的结果。

谷歌 DeepMind 发布基因组 AI 模型 AlphaGenome 2，预测深入到单细胞层面

谷歌 DeepMind 发布新一代基因组 AI 模型 AlphaGenome 2，将目标组织、细胞类型或细胞状态作为输入，预测 DNA 序列及其变异对特定人类细胞类型和状态的影响。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应》

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，可按细胞类型预测变异效应

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，这是一个条件序列到功能模型，每次读取 1 Mb 人类或小鼠 DNA 窗口并接受一个目标细胞状态，用于预测特定细胞类型中的变异效应。

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AI 脑模型能否解释大脑工作原理？《神经科学杂志》双视角文章引发争论

Meta、斯坦福大学、Neuralink 等团队今年相继发布或开始构建人脑或小鼠大脑的基础模型，但这类模型能否解释大脑工作原理仍存争议。Bing Wen Brunton 与 Patrick Mineault 在《神经科学杂志》的双视角文章中就此展开辩论，Brunton 认为高预测性模型未必按大脑方式运作，Mineault 则主张模型可做活体大脑无法完成的预测。

弗朗西斯·克里克研究所所长：给生物学家好奇的空间，而不只是更好的工具

弗朗西斯·克里克研究所所长在研究所成立十周年、自己履职首年之际撰文指出，生命科学正变得日益多学科交叉，AI 能整合跨尺度复杂数据集，Google DeepMind 的 AlphaFold 已向全球研究者开放数百万个蛋白质结构预测。他强调，AI 识别出的模式仍需由人审视并通过实验验证，科研环境应围绕人与科学问题而非机构划分来组织。

Epoch Brief：GLM 5.3 自主利用补丁窗口攻破六个 Firefox 版本，Claude Fable 5.2 刷新 ECI 纪录

Epoch AI 的离线沙箱实验显示，开放权重模型 GLM 5.3 无需人工介入，仅凭尚未推送用户的补丁逆向构造攻击网页，以每个约 1000 美元的成本攻破六个近期 Firefox 版本，可读取并外传访客文件。

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，预测 DNA 变异对特定细胞类型的影响

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，该模型预测不同细胞类型如何解读 DNA，帮助研究者把遗传发现与疾病在具体细胞中的成因联系起来。Sundar Pichai 表示，这一模型在 AlphaGenome 1 基础上让这类关联显著更容易，可用于预测 DNA 变异对特定细胞类型的影响。

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 DNA 序列模型，预测变异在特定细胞类型中的影响

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 DNA 序列模型，可预测 DNA 变异在不同特定细胞类型中的影响，用于理解复杂疾病。该模型通过 API 向学术研究开放，文档地址为 https://www.alphagenomedocs.com/。DeepMind 在配套推文中以心脏、大脑和免疫系统共享同一 DNA 序列为例，说明单个字母的变异为何只在部分细胞中影响疾病。

Google 发布 AlphaGenome 2，经 API 开放给非商业研究

Google 发布 AlphaGenome 2，即日起通过 AlphaGenome API 向非商业研究开放。据 DeepMind 博客链接标题，该模型用于解读细胞如何读取 DNA，以更好地理解疾病。原文未披露模型规模、评测结果或具体使用条件。

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 基因组模型

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，该基因组模型以细胞类型和状态为条件预测 DNA 变异对细胞的影响，可覆盖数百种人类细胞类型，并无需重新训练即可适配未见过的细胞与疾病状态。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应》

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，预测遗传变异在具体细胞类型中的影响

Google DeepMind 发布基因组预测模型 AlphaGenome 2，可预测遗传变异对单个细胞类型和状态的影响，训练数据来自 68 种组织的逾 1 亿个细胞图谱。

谷歌 DeepMind 发布 AlphaGenome 2 基因序列模型，致病变异识别能力提升近一倍

谷歌 DeepMind 发布 DNA 序列模型 AlphaGenome 2，可预测 DNA 序列及其变异对特定人体细胞类型的影响，已通过 AlphaGenome API 面向非商业研究开放，商业研究处于私密预览阶段。

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AlphaGenome 2 聚焦特定细胞解析疾病

你的心脏、大脑和免疫系统拥有相同的DNA序列。那么，单个字母的改变为何会影响某些细胞中的疾病，而不影响其余细胞？ AlphaGenome 2 是我们的新AI模型，它能聚焦特定细胞，帮助科学家理解疾病的驱动因素。🧵

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测基因开关突变

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，模型基于 68 种组织的 1 亿多条图谱训练，每次聚焦一种细胞类型，识别出的开启和关闭基因的突变数量约为上一代模型的两倍。团队用整块组织与模糊图像的类比说明，整体观察会漏掉单个像素层面的变化。

Google DeepMind模型无需重训练适配实验

该模型还能即时适配实验室实验，无需重新训练。 研究人员只需接入几十个细胞的数据，就能观察DNA变化在特定时刻的表现，例如： 🔘 免疫细胞对疫苗的响应 🔘 肠道中驱动炎症性疾病的特定细胞 🔘 干细胞成熟为血细胞

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，可预测同一 DNA 在不同细胞中的读取差异

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，称其能预测同一段 DNA 在不同细胞之间被读取方式的差异，用于理解人类遗传学。该模型现已通过 API 和交互式 Colab 教程向非商业研究开放，详情见 https://goo.gle/4zikg3w。

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 基因组模型，预测 DNA 变异对细胞的影响

Google DeepMind 发布下一代基因组模型 AlphaGenome 2，其预测以细胞类型和状态为条件，可覆盖数百种人类细胞类型，并能在不重新训练的情况下适应未见过的细胞与疾病状态。

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Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，这是一个条件式 DNA 序列模型，可针对特定组织、细胞类型或细胞状态预测变异对基因表达、染色质可及性、组蛋白修饰和 DNA 甲基化的影响。

入选理由模型把变异效应预测从组织平均推进到单细胞类型，并开放非商业研究使用，遗传学研究者可据此判断能否用于自己的变异解读。

上海AI实验室上线元认知智能体框架书生·太一，接入书生·端砚科学发现平台

上海AI实验室推出元认知智能体框架书生·太一（Sage·Taiyi），将科研猜想、探索路径与实证结果串联，通过科学搜索与认知调控两层架构驱动智能体迭代研究方案，已接入书生·端砚科学发现平台并向全球科研人员开放体验。

入选理由上海AI实验室公开了书生·太一框架的接入入口与跨学科实证案例，研究者可据此判断这类元认知智能体能否嵌入自己的构思与实验迭代流程。

PFN 小鼠尾静脉自动注射机器人 AUTiv 获第12届机器人大奖“日本机械工业联合会 会长奖”

Preferred Networks（PFN）设计开发的小鼠尾静脉自动注射系统 AUTiv 获第12届机器人大奖“日本机械工业联合会 会长奖”，评奖肯定其高精度给药、降低穿刺失误与针刺事故、减轻实验者负担。该系统据称是全球首次实现无麻醉小鼠尾静脉自动穿刺与给药，已向日本国立研究机构、大学和制药企业交付约20台，并决定追加生产。

谷歌开放 Gemini 4 Carbon 模型，主打复杂编程、科学研究与网络安全

谷歌正式开放 Gemini 4 Carbon 模型，面向开发者、企业、科研人员和消费者，重点用于复杂软件工程、多步骤智能体任务、科学研究和网络安全。谷歌称该模型在复杂任务中投入更多推理 Token 做假设探索与结果验证，已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向付费开发者开放，并逐步向 Google AI Ultra 订阅用户开放。

Gemini 4 Carbon 正式开放，谷歌称其在开放式科研与漏洞发现上更强

谷歌将 Gemini 4 Carbon 从面向安全专家的两周测试转为正式可用，称其与 Gemini 4 Argon 并存，Argon 更适合多数软件工程与知识工作任务，Carbon 面向复杂多步编码调试和开放式科学研究等任务。

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，面向科研与智能体工作流

Google DeepMind 向开发者、企业、科学家和消费者开放 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全和长程智能体工作流上具备前沿表现，并强调物理、数学和生命科学推理能力的提升。

入选理由原文列出 Carbon 在酶测定、蛋白同源序列检索和形式化验证中的具体用法，研究者可据此判断它适合承担哪类科研任务。

Claude Fable 5.2 早期实验：代码构建细胞3D模型

一系列关于 Claude Fable 5.2 的早期实验： 一个完全由代码逐个细胞器构建的细胞3D模型。由 @kevin_t_ngo 构建。

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2，重夺全球 LLM 第一

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 65 分重回第一，超过 Gemini 4 Carbon（60）与 Opus 5.5（59）。

用婴儿家庭真实录音训练的大语言模型复现语言习得过程

一项新研究在8个家庭中为儿童出生后前1,000天每天录制12小时家庭环境声音，用这些数据训练的人工智能模型学会了区分语音并建立起数千词的词汇，方式与每个孩子自身的发展相呼应。作者称该方法"提供了将儿童学习理论转化为可直接对照儿童真实发展进行检验的计算模型的框架"。

MIT 牵头团队获 ARPA-H 最高 5300 万美元资助，用生成式 AI 开发新一代除草剂替代方案

MIT 研究人员将牵头一项最高 5300 万美元的项目，由美国卫生高级研究计划局（ARPA-H）在 STREAM 计划下资助，开发新一代除草剂替代方案。