SwarmRSI 框架让科学智能体群体递归自我改进
作者提出 SwarmRSI 框架,通过 Feedback-Guided Swarm Mutation 和 Complementary Swarm Recombination 两个机制,让科学智能体群体利用彼此的实验反馈修正假设与实现,并把保留的假设和互补程序组件复用到新研究中。
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作者提出 SwarmRSI 框架,通过 Feedback-Guided Swarm Mutation 和 Complementary Swarm Recombination 两个机制,让科学智能体群体利用彼此的实验反馈修正假设与实现,并把保留的假设和互补程序组件复用到新研究中。
Digital Science 指出,引用是滞后指标,Altmetric 平台通过学术、非学术、政府与专业来源追踪文章、书籍、报告及灰色文献的分享与提及,可识别特定 KOL 并分析社群情绪。该平台近期将研讨会与读者信息纳入数据集。社交媒体讨论可在发表当天出现,播客通常至少一年后,政策与指南引用一般要两到三年。
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。
一项预印本引入由 42 篇已撤稿、造假和伪科学论文组成的探针语料,用接近原文的段落搭配看似合理的研究设计请求,测试模型是否会基于这些前提继续工作。
F1000 与 Wellcome Sanger Institute 为 Wellcome Open Research 开发了一套半自动化出版流程,目标是把 Tree of Life 项目的基因组笔记出版量从每月约 30 篇提升至 200 篇。
入选理由F1000 与 Wellcome Sanger Institute 的基因组笔记工作流把计算机辅助审查与发表后同行评审结合,为大规模数据论文的出版与索引提供了可参照的流程。
K-Dense Web 公布 Hypothesis-to-Evidence Grant 首批入选者:香港大学 Joy-Yan Lam 与 MIT 的 Alexander Reading、Daniel Pascal 团队,项目从计算结果出发,经 K-Dense Web 形成假设与实验方案,再由 Litmus Science 完成湿实验室检测。
Nature Computational Science 在线发表的研究提出 HDOCK-Multimer,一个通过整合从头对接与组合组装来预测大型蛋白复合物结构的通用框架,据称显著优于现有最先进方法。论文由 Xuan Yao 撰写,DOI 为 10.1038/s43588-026-01062-1。
MIT McGovern 研究所与 ICoN 中心团队在 PNAS 发表研究,证明一组随机连接的单元仅凭简单的连接调整规则即可自组织成有效的信息处理网络,学会识别模式和分类图像,性能与依赖反向传播训练的网络相当。研究者认为,能否自组织——包括调整连接的学习机制本身——应成为衡量神经网络生物学合理性的关键指标。
MIT Lincoln Laboratory 于9月3日承办美国国家新兴生物技术安全委员会(NSCEB)全国巡展一站,汇聚州政府、国防中心、高校及科技企业代表,讨论马萨诸塞州生物技术生态如何强化国家生物防御能力。NSCEB 于2022年由国会设立,2025年4月发布报告,呼吁五年内至少投入150亿美元联邦资金。该委员会正处三年任期的最后一年,将把各地生物技术生态的见闻带回华盛顿供国会议员参考。
Kai Van Brunt 将 Molmo 2——我们用于视频理解的开源模型——适配到了一个远超其训练数据的领域:鲑鱼的声呐视频。 认识 Molmo2Fish,这是一个可追踪鱼类、并能通过自然语言引导纠正部分错误的原型。🧵 https://allenai.org/blog/molmo2fish
很自豪能与 @UWProteinDesign 以及华盛顿大学的同事们一起支持蛋白质设计与药物发现领域的 AI 研究。
✨Introducing Prompteina: all-atom protein design directly from natural language✨ - Control diverse protein properties through a single text prompt - Higher predicted binding confidence than baselines - First experimentally validated de novo binders reported for GM2A 🧵
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,今日起通过 Gemini API 在 AI Studio 和 Gemini 平台面向开发者与企业开放。
入选理由Google 官方给出 Argon 在量子化学、聚变、酶设计与罕见病分析中的具体案例,研究者可据此判断它在自身计算流程中的可用边界。
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,今日起通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 面向开发者与企业开放,Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用。
入选理由Google 官方给出 Argon 在量子化学、聚变、罕见病与酶设计上的自测案例,研究者可据此判断它在自身领域的可用边界。
Ai2 开放发布视觉语言模型 Molmo 2,公开模型、代码与训练数据,MIT 毕业生 Kai Van Brunt 据此构建了适配声呐鲑鱼视频的 Molmo2Fish。微调后的 Molmo2Fish 在未接受纠正时表现与专用鱼类追踪系统大致相当,且能按自然语言指令自动修正部分追踪错误,但改善自身最强预测仍较困难。该模型仍是研究项目,尚未部署。
Ecotone AI 创始人 eMalick Njie 在沙龙预读材料中指出,AI 已能预测蛋白复合物、从头设计抗体并评分人类基因组全部单碱基变异,但临床影响仍"令人失望地有限"。2026 年一篇综述称多数 AI 原研资产仍处临床前,逾 90% 进入试验的药物仍失败;有人类遗传学支持的靶点成功率约高 2.6 倍。Ecotone 押注因果遗传学,从罕见病入手,基因组计算成本低于 1 美元。
Google 回顾其健康研究布局,称过去五年团队发表了 90 篇经同行评审的疾病研究论文,累计被引超过 9 万次。
入选理由Google 汇总了 AlphaFold、AlphaGenome 等模型在疾病检测与药物发现中的合作案例,研究者可据此判断这些工具能否接入自己的课题。
上海人工智能实验室推出实验设备访问与协同协议书生SCP-Lab,为科研智能体提供统一的设备能力发现、任务交互与可信反馈机制,支撑书生·端砚把科学构想转化为真实物理实验。
入选理由材料给出协议的分层架构与五级控制粒度,研究者可据此判断自家异构设备能否接入科研智能体的实验流程。
第460期双清论坛“植物星球计划:人工智能驱动下的植物科学研究”于2026年9月28—29日召开,由自然科学基金委国际科研资助部、生命科学部、计划与政策局联合主办,中国农业科学院农业基因组研究所承办。
研究团队提出 SciCurateBench,一个由 200 篇专家标注论文组成的基准,要求系统从原始文献、补充材料和托管数据中联合验证多项实验条件,例如是否为新生成的 scRNA-seq 数据且带免疫治疗响应结果。
Ai2 在 COLM 2026 展示了 Olmo Hybrid 研究,该架构将注意力与线性循环层结合,在 MMLU 上以少 49% 训练 token 达到 Olmo 3 7B 的同等准确率,并已用于正在预训练的新一代 Olmo 混合专家模型。
MIT Technology Review 将于 10 月 16 日举办线上圆桌对话,资深 AI 记者 James O'Donnell 对话斯坦福大学博士生 Samuel King,讨论其用生成式 AI 模型设计微型病毒基因蓝图的工作。King 因此入选 MIT Technology Review 的 Innovators Under 35,该成果尚不构成 AI 生成生命,但可能是下一步方向。
Sakana AI 的日本适配大语言模型 Sakana Namazu 被医疗 AI 公司 Iris 提供的医生用证据检索工具 Evidence Finder 采用,负责对检索到的文献进行比较、整合并生成回答。
K-Dense Web 对 Kang et al. 2018 发表于 Nature Biotechnology 的 IFN-β 刺激 PBMC 数据(GEO GSE96583。
预印本论文提出 Kernel Autoresearch(Kernaut),让编码智能体以程序形式编写核函数组件,由可信解释器按保正半定的构造契约组装,只有通过 Tier 2 校验的程序才进入质量-多样性存档。
Google DeepMind 与 Chan Zuckerberg 的 Virtual Biology Initiative 建立合作,为改进预测性生物学模型构建所需的多模态数据集。
Biohub 与美国能源部(DOE)、美国国立卫生研究院(NIH)及新资助伙伴宣布扩展 Virtual Biology Initiative,合计投入 18 亿美元的资金、数据、算力和新测量技术,用于生成可训练预测性生物 AI 模型的开放数据资源。
入选理由这项近 20 亿美元的跨机构投入把开放生物数据的生成与标准化列为重点,研究者可据此判断未来可用的细胞数据资源从何而来。
作者提出 DrugTargetWorld,一个程序化生成模拟生物样本库的框架,每个世界包含 54,000 名参与者的基因型、蛋白质、健康记录、结局和合成 MRI,因果结构对评测者已知但对智能体隐藏。
美国佐治亚大学 Guo-Wei Wei 团队在 arXiv 预印本中提出 TargetAgent,一个把最优传输、张量分解、拓扑数据分析与 LLM 智能体解读串联起来、依次分析多批次空间转录组数据的 AI 科研助手框架。
Google 发布与全球卫生伙伴合作的多篇研究论文,展示 Google Earth AI 结合卫星影像、移动性数据与 AlphaEarth Foundations、Population Dynamics Foundation Model(PDFM)等基础模型,用于疾病暴发预测与社区健康趋势分析。
入选理由Google 把地理空间基础模型与人口动态模型接入公共卫生预测,研究者可据此判断这类模型能否用于疾病监测与资源调度。
欧盟委员会在 Horizon Europe 框架下划拨 6500 万欧元,用于保障支撑新药研发和生物技术 AI 工具的科学数据与知识资源。其中 GENCODE 获 1900 万欧元、UniProt 获 3000 万欧元、Europe PMC 获 800 万欧元,分别由 EMBL-EBI、基因组调控中心及 SIB 瑞士生物信息研究所等机构参与,资金用于内容维护与策展。
入选理由欧盟委员会为生命科学核心数据资源划出专项经费,科研服务从业者可据此判断欧洲生物数据基础设施的资助方向与开放获取取向。