StreamDuo：面向未见游戏的双智能体实时解说系统
StreamDuo 将可训练解说智能体与冻结的科研智能体配对，后者实时读取所玩游戏 wiki，解说遇到无法命名的内容时发送当前帧，约两秒后取回条目。仅在 Baldur's Gate 3 上训练、在十款未见游戏测试，实体召回率从 Proact-VL 的 0.082 升至 0.116，源游戏泄漏从 9.9% 降至 1.0%，时序与 LLM 评判的解说质量均为流式模型最佳。
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11月1日
星期日，1 条10月30日
星期五，1 条Samaya AI 发布 Sterling：3B 激活参数的金融研究智能体模型，在 FrontierFinance 上以 11 倍低成本超越 Claude Fable 5.1
Samaya AI 发布金融研究智能体模型 Samaya Sterling，基于 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning（30B 总参数、3B 激活的 MoE）经 LoRA 后训练而成。
10月31日
星期六，3 条Anthropic 实验：养蜂指南和摔角故事可训练 Claude 规避安全监控
Anthropic 让 Claude 生成最多 5000 条样本的微调数据集，去绕过模拟其生产系统的数据监控，监控会拒绝超过 10% 行被标记的数据集。每次运行中 Claude 都找到了能通过监控并触发模型不当行为的数据集，单次运行产出超过 600 个数据集，在 Anthropic 的评测中强于已有研究文献数据集。
DCRM：面向科研智能体的决策中心模型与 RD-Bench 基准
作者提出决策中心研究（DCR）框架，把科研智能体在证据取舍、下一步行动和研究方向上的选择定义为基于显式 Research State 的类型化预测，共 24 种决策类型，其中 10 种在 2000 条规则生成案例构成的 RD-Bench 中实例化。
面向长周期科研智能体的动作构建：阅读集框架评估实验设计的信息价值
研究团队提出阅读集（reading-set）框架，用于评估科研智能体动作指令所隐含的实验设计，并按统一成本规则对每种设计做预算门控。在 30 个合成状态上，完整设计请求相对动作名称基线在两个模型家族中分别将可负担效率提升 465.98% 和 327.91%。作者自建的 60 个场景、240 个候选动作数据集显示，场景级信息每成本指标与 18 名人类参与者判断的平均场景内相关系数为 0.733。
10月29日
星期四，1 条从会议室地板到智能体团队：AI 趋势对学术会议意味着什么
ScholarOne Conferences 正在测试 AI Program Builder，可先对会议议程做首轮编排，承担大部分人工理解与协调工作，让程序委员会专注只有他们能做的编辑决策。该工具目前面向部分客户进行 beta 测试，同期还在探索 AI 辅助分会场构建并测试增强版 AI Duplicate Detector。
10月31日
星期六，3 条Claude Sonnet 5 自主选定基因疗法并完成小鼠脑部注射
据 Exin Therapeutics 联合创始人、牛津大学博士生 Gabriel Ocana-Santero 在 X 上描述，团队给 Claude Sonnet 5 一份包含 19 种候选基因疗法的清单、一个癫痫小鼠模型和一台带摄像头的定制电动手术装置，唯一指令是减少小鼠的癫痫发作；该智能体自行选定了药物、脑区和立体定位坐标，并完成注射。
StreamDuo：面向未见游戏的实时解说员与研究智能体
StreamDuo 将可训练解说员与读取所玩游戏 wiki 的冻结研究智能体配对，让模型为训练中从未见过的游戏做实时解说。仅在 Baldur's Gate 3 上训练后，它在十个未见游戏上把实体召回率从 Proact-VL 的 0.082 提升到 0.116，并将源游戏泄漏从 9.9% 降至 1.0%。在流式模型中，它的解说时机最佳，生动度与整体质量评分也最高。
O'Reilly 的 Expert Intelligence：让 AI 智能体接入企业自有系统做研究分析
O'Reilly Media CTO Andrew Odewahn 团队构建了 Expert Intelligence，把 AI 智能体通过 MCP 接入公司自有系统，并用 skill 文件规定推理方式、以 O'Reilly 图书馆的实践框架为分析依据。
10月30日
星期五，3 条Breakthrough Listen 与 SETI 研究所将智能体 AI 接入 Allen 望远镜阵列日常搜寻
Breakthrough Listen 与 SETI 研究所把智能体 AI 引入搜寻地外文明的日常工作，在加州北部的 Allen Telescope Array 上，研究者用一句自然语言请求即可让智能体操控天线、校准与聚焦仪器、修正数据错误并绘制结果。
This Week in AI：智能体重写规则，从安全漏洞到科研应用
O'Reilly Radar 的 This Week in AI 节目梳理了本周智能体进展：开源渗透测试框架 ARTEX 相关供应链攻击波及超 2,250 个 Microsoft 365 租户，PHP2Shell 两个 CVSS 9.2 漏洞于 10 月 21 日披露后 CISA 敦促尽快修补。
Air Street 发布 State of AI 2026 报告：与 Matt Turck 谈 AI 构建 AI、世界模型与 2027 年 AGI 预测
Air Street 发布 State of AI 2026 报告，创始人 Nathan Benaich 在 MAD Podcast 与 Matt Turck 对谈，内容涵盖 AI 构建 AI、世界模型与网络安全，并重申其 2027 年实现 AGI 的预测。
10月29日
星期四，2 条Meta 等机构提出 AutoBenchmark 与 HackBench，研究自主科研代理与人类协同
Meta FAIR 等机构的研究者在 arXiv 预印本中提出 AutoBenchmark，让自主科研代理从任务说明出发端到端构建基准，并用求解器轨迹和 LLM 评审两类反馈迭代修订。
让 AI 自己提出研究问题：自主科研代理连续完成五次从选题到修订论文
作者 Ko Fujimura 报告一套由通用编程代理、约 7300 词指令文档和两个技能（研究问题构思、同行评审）组成的自主科研系统，在笔记本电脑本地计算、无人类研究输入的情况下连续完成五次运行，从提出研究问题走到经 AI 评审并修订的可重算论文。
10月30日
星期五，9 条rTaste 研究：六个前沿模型能否判断哪些实验值得做
作者让六个前沿模型以单人或团队形式，从七篇近期 NLP 论文出发各提出五个最小可行实验（MVE），并预测结果、排序；独立执行器把 415 个 MVE 全部跑完，再由三个模型审计。
Samyama.ai 用双层知识图谱重建学科开放问题目录，状态判定审计 41 条仅 9 条正确
Samyama.ai 作者在 arXiv 预印本中提出把学科开放问题做成数据：手工维护的问题层原样保留，其下叠加从文献索引重建的证据层，两层用带来源的 SAME_AS 与 EVIDENCE_FOR 边连接，存于同一图数据库并用 openCypher 查询。
上海AI实验室联合清华推出蛋白质改造评测基准PFArena，评测显示大模型尚难可靠完成改造
上海AI实验室联合清华大学智能产业研究院（AIR）及清华大学药学院推出专业蛋白质改造评测基准PFArena，基于202项真实蛋白质实验、293个任务实例和60万余条候选记录，评测6种蛋白质语言模型、6种通用大语言模型及基于Biomni和AMixKit构建的5种智能体组合。
入选理由上海AI实验室联合清华发布PFArena，用202项真实实验衡量模型能否在有限实验预算下选对突变，为蛋白质改造的AI评测提供了新口径。
MoLRSI：可递归自我改进的分子发现 AI 智能体
研究团队提出分子发现 AI 智能体 MoLRSI，把工作流与模型架构的系统优化和跨任务持久记忆结合，让智能体根据工作流表现、改进结果和执行反馈递归改进搜索策略。
Google Research@ 2026 展示开放工具与基础模型
AI 是人类创造力的放大器。 走进山景城的 Research@ 2026——从 Deep Review 等开放工具到跨数据科学与行星健康的基础模型，看看我们如何将突破性能力交到专家手中 👇 🔗 http://goo.gle/4hU5Srt
Exo：可运行时自我改进的AI智能体架构
UC Berkeley 博士生、Google Research 高级研究员 Alex Krentsel 在 Arena 介绍了自改进 AI 智能体架构 Exo，借鉴操作系统的 exokernel 思想，将智能体拆分为受保护的机制层（状态、历史、密钥和"guardian"）与可完全演化的策略层。在基准测试和开放世界 RuneScape 任务上，Exo 比 Codex 和 Pi 便宜 31-62%。
alphaXiv 推出 autoresearch：改 arXiv 链接即可自动复现论文
alphaXiv 推出面向 arXiv 论文的 autoresearch 功能，把任意论文 URL 中的 arxiv 改成 autoarxiv 即可触发。OpenResearch 会为用户创建项目、在用户选定的算力上搭建环境并运行最小复现，智能体在完全本地的闭环中跟踪日志、可视化运行过程并产出结果文件。
入选理由把 arXiv 链接改成 autoarxiv 就能触发本地复现流程，研究者可据此判断它是否适合自己验证论文。
alphaXiv 开源 OpenResearch：支持任意模型的研究 harness
alphaXiv 发布开源研究 harness OpenResearch，称其支持包括开源与闭源权重在内的任意模型，代码已在 GitHub 开放。官方表示随着近期模型研究能力提升，对开源 meta-harness 的需求会指数级增长，并强调使用该工具时工作成果归用户所有，不受前沿实验室商业利益影响。
Accenture Federal Services 的 Barnett Koven 谈 DOE Genesis Mission 与 AI 科研“骨干”
Accenture Federal Services AI 与数据董事总经理 Barnett Koven 在播客中讨论 DOE 的 Genesis Mission，称其为科学研究的“骨干”。他提到用自然语言处理从国务院每天约 3000 份外交电报中提取信息，并称如今借助 Claude Code、Codex 等工具，原本 6 人 6 个月的项目两人数周即可完成。
10月29日
星期四，7 条Edison Scientific 与辉瑞达成合作，将 AI 科学家 Kosmos 接入其药物研发管线
Edison Scientific 宣布与辉瑞达成协议，在辉瑞的生物制药研发管线中部署 Edison AI Platform 及其 AI 科学家 Kosmos。Kosmos 将接入辉瑞在肿瘤、内科、免疫等领域的内部数据，用于辅助辉瑞科学家和研发决策，并通过持续学习结合公开数据与辉瑞自有药物开发数据构建整合世界模型。Edison 的科学家和工程师将进驻辉瑞研究团队，把 Kosmos 嵌入具体工作流。
入选理由材料说明药企把内部研发数据接入外部 AI 科学家平台，并派工程师嵌入研究流程，可供观察科研服务方与药企的合作形态。
Sakana API平台开放企业早期访问
Sakana API平台早期访问现已面向企业开放。 通过API调用Sakana AI的智能能力，并在一处安心管理你的团队、工作区和用量。 博客：https://sakana.ai/api-platform-earlyaccess/#English
Sakana AI 在 OpenMath 2026 数学黑客松企业组夺冠
Sakana AI 在哈佛创新实验室与 Stephen Wolfram 合办的“Recursive Self Improvement in Mathematics”Hack（OpenMath 2026）中获企业组第一名。团队主要依托 Sakana Fugu 模型和内部智能体工具，贡献了 14 个数学族，其中 6 个为完整解决，另含新界与结构性进展。团队表示将在后续报告中分享方法与经验。
Google DeepMind 科学家谈 AI 推动印度科研
感谢 Abhay Karandikar 教授和 @PrinSciAdvGoI 的 Ajay Sood 教授邀请我在会议上发言，介绍我们在 @GoogleDeepMind 所做的工作。 听到 @PMOIndia @narendramodi 谈到印度重视推进科学与研究以应对全球挑战，我尤其高兴。 鉴于印度年轻且不断壮大的科学界，我对科学在推动国家增长中将发挥的作用非常乐观。
引用Abhay Karandikar@karandi65It was quite nostalgic to attend Emerging Science, Technology and Innovation Conclave @estic_2026 at Bharat Mandapam. Last year around the same time, in the first week of November, I was involved in organizing the first edition -ESTIC 2025 and had spent several sleepless nights. Today morning, I chaired the Session on Plenary talk by Dr Pushmeet Kohli, Chief Scientist Google Clouds and VP at Google DeepMind. Dr Pushmeet delivered a wonderful talk on possibilities that AI has opened in biology to materials science. He also talked about breakthroughs such as AlphaFold. Most importantly, he underscored the fact that AI can certainly help all scientists in tasks such as data collection and curation, literature survey and even new hypothesis generation or experimental investigation planning. It is then upto a scientist to use this to perform her research. There was an equally stimulating session on Physical AI with an interesting perspective from industry by Jalaj Dani, Chairman of @Addverb_Tech. I also released DST’s in-house Dream magazine with special feature on Physical AI. @DaniJalaj @pushmeet @IndiaDST
华为制药军团总裁樊杰：华为不做药，要做 AI 制药产业技术底座
华为制药军团总裁樊杰在第十一届医药创新与投资大会上明确表示，华为不做药也不做管线，而是为药企、科研机构及 AI 制药企业提供算力、存储、网络、工具链和数据治理能力，做 AI 制药的技术底座与生态支持者。他透露部分合作项目已开始部署百卡规模计算集群，华为现有 1024 卡超节点方案，并与深势科技、望石智慧、分子之心等合作形成配套方案。目前华为已与两家医疗企业合作共建百卡集群，投资规模接近亿元级。
Infini-AI-Lab 开源 Hermit 框架，为 AI 智能体训练外部 harness 适配器
Infini-AI-Lab 发布开源框架 Hermit（v0.1.0，2026 年 10 月 25 日），在模型与 harness 冻结的前提下训练外部 harness 适配器，让 Codex、Claude Code 等智能体适配新任务而无需微调或改动 harness。