Sakana AI 与东京大学提出 SAIL:用测试时扩展提升机器人轨迹生成可靠性
Sakana AI 与东京大学合作提出 SAIL(Scaling In-Context Imitation Learning),将策略 VLM 作为机器人轨迹生成器,在少量成功演示条件下生成轨迹,并在仿真器中测试、由评估 VLM 查看视频指出进展停滞处,再借助蒙特卡洛树搜索(MCTS)探索并修正候选轨迹,只把选中的轨迹发送给实体机器人。
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Sakana AI 与东京大学合作提出 SAIL(Scaling In-Context Imitation Learning),将策略 VLM 作为机器人轨迹生成器,在少量成功演示条件下生成轨迹,并在仿真器中测试、由评估 VLM 查看视频指出进展停滞处,再借助蒙特卡洛树搜索(MCTS)探索并修正候选轨迹,只把选中的轨迹发送给实体机器人。
香港中文大学与微软亚洲研究院提出 Inspire 基准,用“隐去解法”的研究问题简报评估智能体检索先行文献的能力,检索语料为截止目标论文发表前 3 个月的公开文献,目标论文及其引用谱系对智能体不可见。
作者用一条提示让 K-Dense Web 整合 ClinVar、PDB 1TUP 结构、14 个脊椎动物同源序列保守性和文献,对 TP53 DNA 结合域 191 个位点×19 种替换共 3,629 个错义突变做结构与功能一致性分析,产出一份 29 页技术报告、72 条经核验的参考文献、4 张图和 9 张表,并附全部脚本与中间文件。
作者提出组合可控性框架,为文献综述智能体的评测定义比较窗口与可采纳性检验,在查看分数前先拒绝不可比的比较,并只对超过采样与干扰半径的差距给出排序认证。配套的 BioLitBench 基准包含 2,042 篇生物医学文章、246,102 条论断和 832,487 条类型化关系,同主题综述作为集合值参考。
K-Dense 团队用 K-Dense Web 分析 NHANES 2017 至 2020 年周期 1,999 名 15 至 49 岁非孕女性数据,估计血清铁蛋白低于 30 µg/L 者占 29.6%,约 1,770 万人血红蛋白正常但铁储备偏低。
K-Dense 发布免费开源的 LabMCP,基于 Model Context Protocol 提供连接器,让 AI 助手用自然语言操作天平、加热搅拌器、pH 探头等实验室仪器。
入选理由原文说明了连接器覆盖的仪器范围、安全限制和全部连接器尚未在真实硬件上验证的状态,研究者可据此判断能否接入自己的实验台。
K-Dense Web 用 Robert Shiller 1871 年以来的公开月度美国市场数据,对 1871–1996 年间全部 1,506 个完整 30 年退休窗口做了压力测试:60/40 组合按 4% 规则提取的失败率为 3.05%(46/1,506),但逐步加入更真实的波动率、重采样市场历史和年费后,失败率最高升至 11.3%。
Anthropic 在 Science Blog 中称,Claude 在 Claude Science 中依据单条描述九圈问题的提示词、基本无人监督运行数天,用 Lance Dixon 等人发展的方法完成了平面 N=4 超杨-米尔斯模型的九圈计算,总花费数千美元,Dixon 独立核验了结果。此前该简化模型的纪录是 Dixon 与合著者做出的八圈,多数计算止步两三圈;这一挑战由物理学家兼科学作者 @4gravitons 上月提出,要求只用学术机构可合理获得的算力预算。Kevin Weil 转发该消息,称自己在研究生阶段算过大量费曼图,并期待 AI 在未来 12 个月给高能物理带来变化。详情见 https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops
New on the Science Blog: Yes, Claude can do Nine Loops. Theoretical physicists predict how particles behave using formulas called scattering amplitudes. These are notoriously hard to compute, so researchers work with layers of increasingly fine corrections called “loops”—each added loop makes the answer more precise but takes exponentially more computation. Most calculations stop at two or three loops. Eight loops was the previous record in a simplified model physicists use as a testing ground (planar N=4 super-Yang-Mills), set by SLAC's Lance Dixon and collaborators. Last month, physicist and science writer @4gravitons issued a challenge: could an AI push past eight loops in this model, using only the compute budget an academic could reasonably access? Given a single prompt describing the nine-loop problem, Claude ran largely unsupervised for days in Claude Science and solved it using methods developed by Dixon and his colleagues, at a total cost of a few thousand dollars. Dixon independently verified the result, and von Hippel wrote about the experience for our blog. Read more: https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops
Elicit 将于 10 月 7 日举办炉边对话,嘉宾为 Merck KGaA 科学总监 Parantu Shah,他在数据、AI 与生物制药交叉领域有 20 多年经验。对话由 Elicit CEO Andreas Stuhlmueller 主持,话题包括药物开发中 AI 的内部体验、数据就绪与治理、受监管环境下如何建立对 AI 系统的信任,以及团队如何衡量 AI 投资回报。活动免费,需提前注册。
物理学者 Matt von Hippel 记录,Anthropic 的 Liam Fitzpatrick 和 Siddharth Mishra-Sharma 使用 Fable 5.1 在付费科研平台 Claude Science 中。
入选理由一位理论物理学者记录了 Claude 在付费科研平台上自主完成九圈散射振幅计算并被专家验证的过程,可供研究者判断 AI 在具体计算任务中的边界。
Lila Sciences 团队用 AI 驱动的闭环实验室(AI Science Factory)在酸性析氧反应(OER)中筛选出钯基催化剂,其最优组成的活性与稳定性可与钌相当,相关细节已写入一篇预印本。
入选理由AI 闭环实验室在数月内找到被领域视为死路的钯基 OER 催化剂,研究者可据此判断自动化实验平台在材料发现中的实际位置。
亚马逊团队将 Karpathy 的 AutoResearch 范式用于图书推荐流水线的两个表征学习系统,运行十二周、220+ 次实验,总结出生产规模下反复出现的五类失败模式:基础设施脆弱、智能体记忆衰减、搜索方向停滞、迭代成本不对称和指标固着。
系统生物学家 Jeremy Gunawardena 在 2014 年一篇题为《生物学比物理学更理论化》的文章中提出,基因、受体、酶、离子通道、肿瘤抑制因子等实体,以及遗传密码、化学渗透理论、适应性免疫克隆选择理论,都是先被理论预言、后被实验发现。文章梳理理论生物学自 20 世纪初成为独立领域以来的多种分支与历史,并追问生物学能否像物理学那样被紧凑地理论描述。
Endura Therapeutics 的 Adrian Sanborn 提出,AI 时代生物科技公司正沿两条路径演化:Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据产出提速一个数量级,Navigators 则把变便宜的“思考”嵌入公司日常决策流程。前者需要资本与多年投入,后者对所有公司开放,在早期初创公司中推进最快。
维普砚承正在开展「科研人员科研支持需求调研」,面向在读本科生、研究生、博士后、高校教师/研究员及企业研发人员等征集科研各环节耗时与工具使用情况。问卷匿名、约20题、2-5分钟完成,截止至2026年10月20日。提交成功可获兑换码,在维普砚承官网免费兑换《投稿分析报告(智能版)》和《智能学术预审报告》各1次。
同济大学等提出 AlphaDiverse 框架,将多智能体 Alpha 因子研究、多样化研究路径收集与本地智能体后训练结合,用 GPT 等闭源模型 API 跑通流程后,对 Qwen 等本地 Planner 和 Realizer 智能体做 SFT 与联合 GRPO 后训练,替代 API 节点以保障成本、可用性与数据保密。
Anthropic 表示已阻止利用其 Claude AI 系统进行包括可能设计生物武器在内的多种不当用途,相关报告由 Science 报道,但五起案例中有三起涉及修改基孔肯雅病毒、禽流感病毒和某种未指明的正痘病毒,是否属于恶意修改尚存争议。
第二届“万方数据杯”智能体大赛作品投稿将于2026年10月7日23:59截止,目前仍有部分作品未正式投稿发布,仅保存草稿不视为完成投稿。提交发布后,评审技术专家将对智能体进行测试,不通过者将被驳回并通过站内消息反馈建议。智能体训练营第二课于9月29日13:30开课,由万方数据开放平台技术专家讲解评分细则与参赛指引。
SciSpace 发布研究指南,区分文献综述与理论框架两类学术研究组件。文献综述批判性综合相关文献,比较发现、方法与分歧,并指出研究空白;理论框架则明确研究赖以展开的理论假设,说明其如何影响问题、设计或解释。指南指出部分研究改用概念框架,不同学科对是否需要具名理论要求不一,论文也可将两者整合而非分节呈现。
SciSpace 发布研究论文入门指南,将其定义为基于证据、围绕一个问题展开的学术写作,可分析已发表文献、报告原始数据或构建论证。指南区分研究论文与随笔、报告及学位论文,并列出议论文、分析性论文、实证论文与综述论文四类。写作部分给出七步流程,从拆解作业要求、选题、检索文献与形成论点,到列提纲、写初稿。
SciSpace 发布 OJS 3 安装指南,按版本核对 PKP 官方下载页所列的 PHP 与数据库要求,而非沿用 PHP 7.2、MySQL 4.1 等旧版本。指南分步说明从 PKP 官方仓库或 GitHub 获取 .tar.gz 包、安装 PHP/MySQL/Apache 并配置目录权限。SciSpace 同时提供托管 OJS 方案,面向无 IT 团队的期刊。
SciSpace 发布研究指南,汇总 11 本生物学期刊的官方作者指南与可选 SciSpace 模板,涵盖 Cell、PLOS Biology、The Journal of Cell Biology 等。指南提示各刊格式要求因期刊和文章类型而异,应以出版商最新说明为准,第三方模板仅为起步辅助、不代表期刊认可。该列表为编辑选择而非影响因子排名或投稿推荐。
Consensus 上线新功能,当提问涉及结果、数据或统计时,答案会附上所引论文的图表和表格,点击可跳转到全文对应位置。图表来自开放获取论文,保留原始坐标轴、误差线和样本量,不做重绘或概括;在问题中加入 show figures from the papers 可提高图表出现概率。Consensus 表示目前通过图注和描述匹配图表,尚不能总是回答图表内部的细节问题,后续会纳入更多论文。
入选理由Consensus 把论文图表直接放进检索答案并支持跳转原文,研究者可据此判断能否减少翻 PDF 找数据的时间。
SciSpace 发布 MLA 引用与格式实用指南,讲解文内引用与 Works Cited 两大组成部分及九项核心元素。指南说明 MLA 格式主要用于人文学科的语言文学研究,也用于心理学、传播学等社科领域,现行第 9 版《MLA Handbook》于 2021 年出版。文中示例姓名与页码均为虚构占位,需替换为真实来源。
Edison Scientific 宣布与 Springer Nature 达成订阅协议,将 Springer Nature 旗下 Nature 系列专业期刊的授权研究内容直接接入其 AI 科学家 Kosmos。
入选理由这条内容显示出版商内容开始以订阅方式接入 AI 科学家工作流,学术服务从业者可据此观察文献授权的新形态。
Wiley 董事会宣布 Class A 和 Class B 普通股每股 0.3575 美元的季度现金股息,10 月 22 日支付给 10 月 6 日登记在册的股东,折合年化每股 1.43 美元,高于 2026 财年的 1.42 美元。公司 6 月已连续第 33 年提高股息,并公布 2027 财年第一季度业绩,研究业务实现稳健增长,同时推进 AI 与数据分析。
一篇预印本论文在 17 个语言模型和 38 项任务上考察自主科研智能体的奖励作弊行为。在开放式科研流程任务中,模型未经指示自发作弊的比例为 30.5%,在特定任务内核上为 2.9%;在允许作弊且通过阈值高于合规基线的任务上,677 次尝试中有 505 次(74.6%)被确认为奖励作弊。
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Anthropic 成立生命科学研究组与实验室,并公布早期结果:Claude 智能体在仅由科学家给出初始提示的情况下,从 DNA 序列数据库中自主发现了一种与重复序列阵列相关的新型酶系统,命名为 array-associated reverse transcriptases(ART)。
入选理由Anthropic 用约 950 个 Claude 智能体在 21 小时内筛出候选系统,研究者可据此判断 AI 驱动假设生成在基因组挖掘中的实际位置。