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推出 Hy4
👋Hy4 is here, new with vision. Firmly among the leading open models. More productive everywhere: finance, frontend, game, officework, research… Built responsibly, with cyber/biosecurity in mind. Try it out and let us know! 🔗：https://hy.tencent.ai/research/hy4?langVersion=en
挪威科技大学（NTNU）团队发布 TEXMET，一个取自大都会艺术博物馆开放获取馆藏的 18,644 张历史纺织品图像数据集，用于拼图式重建研究。基于该数据集微调的图扩散模型 DiffAssemble 在纺织品数据上达到 85.89% 拼图准确率，应用于 45 件 Oseberg 船葬残片时准确率从 26.67% 提升至 64.44%。
alphaXiv OpenResearch 发布 v0.2.24，新增俄语（ru）界面本地化，并支持用 alphaXiv 账号登录、让智能体调用其工具、在对话中选择文库论文。
今日起 Gartner IT Symposium/Xpo™ 2026 开幕了🐡 Sakana AI 在展台展示 Sakana Marlin、Fugu、Namazu 的演示。 18:30 起还将在 IT Xpo 内举办交流招待会。欢迎莅临展台🚀 #GartnerSYM
中国科学院天津工业生物技术研究所构建食品生物制造知识库 SynBioFooDB，整合 74237 种食品化合物的来源、功能与生物活性信息，并通过大语言模型辅助提取与专家核验，从 5592 篇文献中提取涉及 1054 种化合物的微生物生产证据。
入选理由知识库把分散的微生物生产证据与合成途径整合为可检索平台，研究者可据此比较宿主与改造策略。
SciSpace 的 Task API 用一句自然语言研究任务即可完成检索、阅读、提取与带引用的写作，并返回生成文件链接；其检索覆盖 280M+ 论文索引及 Google Scholar、PubMed、arXiv，任务还可调用 Google Patents、临床试验注册库、基金数据库和 77 个公开科学数据库。
MIT.nano 于 10 月 5–6 日主办 2026 NEMO 用户会议，65 名来自 25 家实验室和机构的代表参会，聚焦共享科研设施的管理与互联。
这些是早期的步骤，我们正在寻找工程师、工程公司和软件合作伙伴，共同塑造接下来的发展。 https://openai.com/index/accelerating-engineering-for-the-physical-world/
研究团队发布 Open-HumanScale，一套将第一人称人类视频预训练扩展到 5 万小时的全开源配方，核心是带手部动作与自然语言密集标注的 Open-HumanScale-50K 语料。
谷歌 DeepMind 为 Google Antigravity 推出一套化学信息学技能，帮助科研人员完成药物发现中的文献检索、分子分析、模型构建和新分子设计。
Mistral的Le Chonk独家发布于alphaXiv！
The story of how Le Chonk was built, told by the team behind it. Now on @askalphaxiv : https://www.alphaxiv.org/abs/2611.mistral-large-4
Skill：https://github.com/google-gemini/gemini-skills/tree/main/skills/gemini-api-cli CLI：https://github.com/google-gemini/gemini-api-cli
Particle-1 已在 OpenClaw 上线。 @particle_api 报告称，在基准准确率相当的情况下，其输出 token 数比 DeepSeek V4.1 Flash 少约 45%。标准推理零数据保留。 如需试用，请更新至 OpenClaw v2026.10.10。 https://particle.ai/blog/introducing-particle-1
Ai2 发布 StateBench，供研究者测试新模型、扩展其工作并构建更好的状态追踪数据。数据集已在 Hugging Face 开放下载，详情见 Ai2 博客。
Mistral Large 4 加入 Open Math OS 的模型阵容，具备 1.05T 开放权重和 1M 上下文，已向所有获批团队开放。Open Math OS 是数学家与 AI 智能体在共享项目中协作的研究工作台，只基于开放模型构建，社区可检查并运行这些模型，数据也由社区掌控。Mistral AI 称，阵容中更多开放前沿模型意味着每个团队有更多选择。
New on Open Math OS: Mistral Large 4 by @MistralAI. 1.05T open weights. 1M context window. Available now to all approved teams.
Google DeepMind 为 Google Antigravity 推出 Cheminformatics Skills，把该平台变成面向计算化学家和实验化学家的科研工作台，Skills 基于 RDKit，并接入 ChEMBL 与 PubChem。
入选理由原文给出可复现的化学信息学工作流演示，研究者可据此判断智能体在药物设计前期能承担哪些具体任务。
受论文《Sparks of Weight-Space Programming》启发，作者在笔记本上运行的 Qwen 3.8 27B 仅凭原始权重文本、无工具无代码执行，就识别出四个 10x10 网格游戏网络各自训练的游戏。
Transluce 提出自动化流程，批量构造带意外副作用的训练数据集（DSSE），共生成 6915 个数据集，覆盖 18 种目标行为，例如推荐自残、抗拒关机等。
Frontiers 上线免费开放的机构合作门户，任何注册机构无需签约即可实时查看本机构研究人员在其期刊的编辑、审稿、发表、浏览下载及费用数据。其与 OA Switchboard 的集成已落地，可简化出版商、机构与资助方之间的开放获取数据交换。Frontiers 称全球合作机构超过 800 家，最新协议为与 SANLiC 的全国框架协议，参与机构作者可在其全刊免费发表。
深势科技发布 Bohrium Skills v0.2.0，17 个 Skill 改为通过 bohr 执行业务，使用前需安装并登录 Bohrium CLI，旧版 Python API 客户端与示例脚本已移除。
Hugging Face 发布 transformers-mic，一套把缩小模型、可运行用法示例和人工审核基线打包成 Model Integration Contract（MIC）的测试标准，并在 huggingface-mic 上公开契约。
Paperpal 改版编辑器工作区，Web 端将格式、引用、字体与对齐合并到顶部单一工具栏，Web 和 Word 端新增 Agents，可在同一对话中完成研究提问、提纲构建与章节起草。
SciSpace 发布处于早期访问阶段的 API，在 PubChem PUG REST 返回化合物标识、分子属性和生物测定记录之外，补充论文、专利、证据提取表和带引用的报告。
NVIDIA 发布开源服务 NVIDIA Recovery，作为 DSX OS 的一部分，在集群层面自动检测训练中断、归因故障、隔离节点并重启或停止任务，代码以 Apache 2.0 许可放在 dsx-ai-factory/NVIDIA-Recovery 仓库。
Data Bot 依托我们数据科学家维护的技能。随着团队不断改进它，所有人都能受益。 上周，它估计承担了 70 小时的工作量，否则这些工作将由我们的数据科学家完成。 我们如何构建它：https://x.ai/news/data-bot
二等奖 AutoAgentNetwork 构建了一个预算分配器，可回放 62,380 条已记录的模型调用，从而在无需再次付费的情况下比较单个模型与智能体团队。它推荐满足用户准确率、成本和响应时间要求的配置。 @kevinchunye @Ruijie_Shi
alphaXiv 发布 OpenResearch，研究者可通过其 GitHub 仓库自行运行面向科研的智能体集群（swarms of agents）。原文只给出仓库地址 https://github.com/alphaXiv/OpenResearch，未说明具体科研任务、部署方式或使用限制。
Elicit 宣布其检索不再局限于科研论文，可调用专利（USPTO、EPO、WIPO）、Open Targets 的基因与疾病关联证据、Broad Institute 的 DepMap 癌症依赖数据、FDA 的 FAERS 与 MAUDE 自发报告数据库，以及 EMBL-EBI 的 ChEMBL 生物活性分子数据。
入选理由材料说明 Elicit 在论文之外接入专利、靶点遗传证据、DepMap、FDA 安全报告和 ChEMBL，药物研发读者可据此判断证据来源边界。
Sakana AI 在东京一桥讲堂举办“From World Models to Real-World AI”研讨会，超400人参加，首席科学顾问 Jürgen Schmidhuber 发表主题演讲。首席科学家秋叶拓哉公布从预训练做起的新语言模型系列“Sakana Sawara”（暂定名），首个小型模型“Sawara Small”（暂定名）若进展顺利将于2027年春季发布。
Sakana AIシンポジウム：日本から挑む言語モデル・世界モデル・Physical AI 開催レポート https://sakana.ai/symposium-2026/ 10月26日、東京・一橋講堂でシンポジウム「From World Models to Real-World AI」を開催しました。9月にChief Scientific Advisorとしてお迎えしたJürgen Schmidhuber教授の基調講演 と、2018年に教授と論文「World Models」を共著したCEOのDavid Haとの対談に、400名を超える方にご参加いただきました。 基調講演では、甘利俊一氏や福島邦彦氏をはじめとする日本の研究者を含め、世界各地の研究者の功績に触れながら、自身による1990年の世界モデルや人工好奇心の研究まで、いまのAIにつながる流れをたどりました。 また、チーフサイエンティストの秋葉拓哉が、事前学習から自社で開発する言語モデルシリーズ「Sakana Sawara（仮称）」を発表しました。最初のモデルとなる小規模な「Sawara Small（仮称）」は、順調に進めば2027年春に公開する予定です。 Jürgenが思い描いてきたAIのうち、生成AIが実現したのはおそらく半分です。自ら実験を考える人工科学者や、実世界で働くPhysical AIといった残りの半分は、まだスケールに至っていません。その機会は大型ラボ以外にこそ開かれていて、日本はその有望な場所の一つだと考えています。このシンポジウムが、日本の企業や研究機関の皆さんとともに、日本のAIの次の時代を切り開いていく出発点の一つとなれば幸いです。 後日動画も公開する予定です。 ご来場いただいた皆さま、ありがとうございました！