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64 条入选报道，更新于 11:07
Anthropic 与电路板设计公司 Diode Computers 合作，让 Claude Fable 5.2 仅凭简单提示词完成扬声器电话、语音助手中枢和掌上电子宠物三款设备的设计，包括规格、原理图、PCB 布局布线、3D 打印外壳、固件和物料清单，Diode 按设计文件直接制造并组装出可正常工作的原型。
入选理由Anthropic 与 Diode 用 Claude Fable 5.2 从提示词走到可运行硬件原型，展示了模型在电路板布局与制造约束上的进展边界。
姚期智团队联合杨植麟等发表署名论文《TCSEXAM：在TCS研究的全范围内评估前沿大型语言模型》，推出TCSExam评测，把定理证明、求解器工程、构造和开放猜想四类任务纳入同一考卷，由Lean内核等机器验算。
入选理由论文把理论计算机科学的定理证明、构造、求解器与开放猜想纳入统一评测，研究者可据此判断大模型在哪些数学任务上已能产出可机器核验的结果。
百度发布自动研究系统 ERNIE Evolve，它围绕给定代码仓库、优化目标和评测标准自主修改代码、在隔离环境跑实验，由独立评测与复核决定保留哪些改动。该系统在 NanoChat AutoResearch、NanoGPT Speedrun 和 SOL-ExecBench 三项公开任务上均高于基线，其中前两项超过公开验证的最好结果，优化结果已在 GitHub 开源。
入选理由百度公开了自动研究系统在公开基准与自家推理优化任务上的结果，研究者可据此判断自动研究闭环能承担哪类研发工作。
上海交通大学陈海波、王肇国团队与樊春海、王飞团队合作构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置（思源一号），实现自主分子生物学实验操作，成果发表于《自然》并获该刊官网首页头条报道。
入选理由AutoDNA 把文献检索、方案设计到仪器执行串成闭环，研究者可据此判断自主实验在分子生物学场景的落地边界。
Scientist World 提出一套多智能体流水线，把每篇论文复现为可执行、可评分的科研环境，AI科学家在其中按相对论文复现结果的改进幅度（FNI）计分，首批发布1000个经独立验证的环境。
入选理由论文把已发表论文改造成可执行、可评分的科研环境，并公开首批1000个环境与6400小时研究轨迹，研究者可据此判断AI科学家的评测与训练方式。
Anthropic 生物学研究团队借助 Claude 完成了原核细胞中 vault 颗粒的首次三维结构解析，相关预印本已提交 bioRxiv。
入选理由Anthropic 生物实验室用 Claude 完成从序列检索到冷冻电镜建模的全流程，给出原核细胞中首个 vault 颗粒结构，研究者可据此判断 AI 在结构生物学中的分工边界。
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。
南洋理工大学团队提出专家审核的虚拟研究环境 OmniQ，把计算量子科学论文转成可执行复现任务，并据此评测 5 个 LLM 驱动的 AI 科学家与 6 个第三方 agent harness。
入选理由该研究把论文复现变成可诊断任务，并给出从专家修正中积累经验的自改进路径，对关注自主科研代理的研究者有参考价值。
西安交通大学团队提出开源框架 Simjecture，让语言模型智能体围绕人类设定的物理猜想做反例搜索与前瞻性假设修正，并以计算物理作为可执行检验平台。
入选理由作者团队公开了 Simjecture 框架与完整研究记录，研究者可据此判断反例驱动的智能体研究在计算物理中能承担到哪一步。
OpenAI 于当地时间周一宣布在数学、计算机科学与物理学领域取得三项突破，并称将调整成果发布方式。数学方向称已在全部维度上证明挂谷猜想，AI 生成的推导内容直接放出交由学界解读；计算机科学方向称证伪指数时间假说，由 OpenAI 组建外部研究小组解读；物理学方向围绕量子色动力学与杨-米尔斯理论，暂不公开，交由外部专家团队决定发布形式。
入选理由三项成果的公开程度各不相同，研究者可据此判断核验门槛与参与空间在哪里。
OpenAI 发布了对三个数学难题的解答，其中一项声称推翻了计算机科学中长期使用的指数时间假说（ETH），Anthropic 随后也发布了自己的 ETH 反驳结果。
入选理由报道呈现了计算复杂性领域对 AI 证明的公开回应与后续核查安排，研究者可据此判断这类成果的验证路径。
OpenAI于当地时间10月26日宣布在调和分析、复杂性理论和量子场论三个方向取得新发现，称其模型给出了局部光滑猜想在所有维度下的证明，并证明指数时间假设（ETH）为假，还严格证明了包含规范场与费米子的四维相互作用量子场论。
入选理由三项成果均待学界独立验证，外部专家团队参与核查的安排，为研究者判断AI产出可信度提供了参照。
OpenAI 公布三项由 AI 产出的“重大”成果：数学上给出欧氏波动方程局部光滑性的证明，并称由此解决 Kakeya 猜想与 Stein 限制性猜想；计算机科学上给出确定性算法，称 3-SAT 情形可反驳指数时间假设（ETH）；物理上给出含规范场与费米子的四维相互作用量子场论的数学严格存在性证明，涉及 QCD 与标准模型统一完成，但物理部分未全文公开。
入选理由OpenAI 公布数学、计算机科学与物理三项 AI 输出，并首次引入外部专家把关，同时其数学顾问小组反对这种指定专家先看结果的做法。
OpenAI 宣布其模型在数学、计算机科学和物理学取得三项成果：证明适用于所有维度的局部光滑猜想并由此解决挂谷猜想与斯坦因限制猜想，给出推翻指数时间假设（ETH）的证明，以及提出量子色动力学和纯杨-米尔斯理论存在性的严格数学证明。
入选理由三项成果分别涉及调和分析、计算复杂性假设和量子场论存在性，数学与算法部分已公开 Lean 形式化证明，物理部分仍在专家审查中。
香港科技大学（广州）、西湖大学与中国科学院深圳先进技术研究院等团队合作提出蛋白质设计模型Pinal，相关研究发表于《自然》。模型以自然语言功能描述为输入，先生成蛋白质三维结构再设计氨基酸序列，训练数据含17亿组蛋白质—文本配对、覆盖约1.35亿条序列，参数规模160亿。
入选理由研究者可据此了解文字到功能蛋白的闭环如何做实验验证，以及模型在定量性质指定上的边界。
研究团队提出 h1，一个给模型提供 Lean 4 高效接口、依靠验证器反馈与自我反思持续尝试的简单 harness，不预设分解或搜索结构。
入选理由对做形式化证明的研究者来说，这篇给出了一个反直觉的对照结果：简单智能体循环加高效 Lean 接口，可能比人工设计的分解与搜索流程更划算。
Ai2 与宾夕法尼亚大学合作发布 LitPivot，该系统用 Asta Paper Finder 检索的论文，把研究提案拆成问题、贡献和评估方案三部分，围绕正在编辑的部分组织文献、给出带原文摘录的批评和可接受或拒绝的修改建议。
入选理由Ai2 把文献检索与科研构思的修订过程绑定，研究者可据此判断这类工具能否介入早期选题。
Caroline Turnage-Butterbaugh 在 Terence Tao 博客客座撰文，梳理黎曼 ζ 函数临界线上非平凡零点比例下界的研究脉络，从 Selberg、Levinson、Conrey 到 2020 年 Pratt 等人的 41.7%。
入选理由作者以第一手视角梳理黎曼 ζ 函数临界零点比例的最新进展，并解释 Anthropic 模型与 Lamzouri 两条证明路径的差异。
微软 Health MAI 团队发布 AI 诊断系统 MAI-DxO，并配套提出逐步诊断基准 SDBench，成果发表于 Science。在 304 个 NEJM 复杂病例上，MAI-DxO 诊断准确率为 83%，医生在有外部参考资料时为 36%、无参考资料时为 22%；在 MIMIC-IV-ED 的急诊常见病例上为 80%，医生为 47%。
入选理由微软团队公开了逐步诊断基准与开源代码，研究者可据此复现评测并检验诊断推理系统的成本与准确率权衡。
OpenAI、PerturbAI 和 Scripps Research 用数千个由 GPT‑Rosalind 驱动的 AI 智能体并行分析已有的小鼠全脑 CRISPR 图谱数据，在 32 分钟内把基因扰动效应与文献发现连接起来，形成可检索的 reasoning atlas。
入选理由材料给出分布式智能体在真实脑细胞数据上产出可检验线索的具体流程与对照结果，研究者可据此判断这类分析能否接入自己的实验数据。
微软研究院机器学习与优化组的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，证明该关系在高维下由固定常数界定、不随维度增长。
入选理由微软研究者用人类主导的智能体搜索证明 KLS 猜想，展示了 AI 在数学证明中承担探索、研究者负责判断的分工。
Anthropic 的 Claude 在面向研究者的 Claude Science 环境中，针对 4 种蝎子的 5 种毒素自主生成 318,484 个蛋白结合体设计，首次提示后自行工作 24 小时，随后由研究团队追加指令引导。
入选理由材料给出从设计到湿实验验证的完整链条与命中率，研究者可据此判断自主智能体在蛋白设计中的实际位置。
OpenAI 在 2026 年 10 月 6 日公布的 377 项结果中，有一项宣称解决了准黎曼猜想，即黎曼猜想的一个较弱版本。斯坦福大学的 Jared Duker Lichtman 称这项新证明是迄今 AI 用于数学最重要的成果，且领先幅度相当大。
入选理由材料交代了 OpenAI 宣称解决准黎曼猜想及数学家对其分量的评价，可据此判断 AI 在数学证明中的位置。
Anthropic 让内部研究模型在 Claude Science 中针对 4 个地区的 5 种蝎毒神经毒素设计 minibinder，64 小时内生成 318,484 个设计并选出 180 个，团队补充 31 个，共 211 个交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 实验室检测，17 个达到结合标准，且均只针对单一毒素。
入选理由Anthropic 公开 211 个设计及结合数据，研究者可据此判断 AI 智能体在毒素靶点设计中的实际产出与局限。
研究团队发布技术报告，介绍跨会话持续运行的自主研究智能体 Épi，它结合分层记忆、版本化分支和独立评审，在固定验证规则下产出 120 项纪录结果，包括 20 项数值界纪录和 100 项构造纪录，其中 n-queens 常数区间收窄约 84 倍，四次 Feigenbaum 吸引子维数的严格区间收窄超过 360 万倍。
入选理由作者团队公开了可核查的构造与证书，研究者能据此判断自主研究智能体在数学与算法设计上已能产出何种可检验结果。
Google Research 宣布把智能体带到湿实验室工作台，通过将智能体与实体实验室机器人结合，运行快速闭环的分子设计循环，并称由此发现了针对癌症靶点的个位数纳摩尔蛋白结合体。原文附有介绍链接，未说明该流程的开放范围或是否已发表。
入选理由Google Research 把智能体接到湿实验室机器人上跑闭环分子设计，并给出针对癌症靶点的蛋白结合体结果，可看自动实验如何进入真实生物发现流程。
Google Research 公布三项研究，推进 AI 智能体从计算设计走向真实湿实验室实验：VERID 框架为实验室工作单元建立语义数字孪生，让智能体在动作前检查台面布局、孔内体积和吸头库存，并在模拟中预演协议。
入选理由Google 展示了智能体在真实湿实验室中闭环设计并验证核酸适配体与蛋白结合体的进展，研究者可据此判断自动化实验的可行边界。
Anthropic 称，一名员工让内部研究模型 Claude 在不提供线索的情况下追查 NIST 椭圆曲线种子来源，Claude 在不到半小时内查明 P-192。
入选理由NIST 椭圆曲线种子来源这一长期悬案被 Claude 在半小时内解开，密码学与数学研究者可据此复核并复现。
Anthropic 用自然语言规格和自动评分器让 Claude 在闭环中设计量子电路，在化学、优化、量子模拟、数论和数值计算共八项任务上给出比已发表最优方案使用更少量子比特和门的新设计，部分提升达一个数量级以上。
入选理由Anthropic 让 Claude 在闭环中自主设计量子电路，八项任务均优于已发表设计，为量子算法资源估算提供了可复用的自动化路径。
Sakana AI 发布第三阶段系统 The Agentic Scientist，把 Codex、Claude Code 等现成编码智能体包进一套 scaffold，由它控制智能体看到什么、写什么、如何评估以及结果如何交给下一阶段，覆盖课题设定、假设探索、实验、验证到论文写作。
The Agentic Scientist: Orchestrating Coding Agents for Automated Scientific (Co-)Discovery Blog: https://pub.sakana.ai/agentic-scientist/ GitHub: https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v3 arXiv: https://arxiv.org/abs/2610.18933 Since 2024, we’ve used The AI Scientist as a way to test how far AI alone can take scientific research, from v1 to v2 to the paper published in Nature earlier this year. The Agentic Scientist is the next step in that line of work, built for the era of coding agents. Coding agents such as Codex and Claude Code now carry out long software tasks on their own. Handing them a research problem, however, tends to produce a strong hyperparameter optimizer rather than a scientist: scores go up, but ideas stay narrow, and the reasons for the gain are rarely examined. The Agentic Scientist makes the research loop explicit. It wraps off-the-shelf coding agents in a scaffold that controls what they see, what they write, how they are evaluated, and how results are handed to the next stage. Parallel workers test hypotheses against rubrics defined before any experiment runs, share successes and failures through a common memory, and then ablate the winning program to generate evidence. We used an early version of the system to study Error Diffusion, a biologically motivated alternative to backpropagation. Our researchers set the question and the rubric, chose directions at each stage, and verified the results, references, and claims before submission. The resulting paper was accepted as an oral presentation at ALIFE 2026. In autonomous runs, the system also raised Doc-to-LoRA retrieval accuracy from 52% to 98% on multi-needle tasks and designed a learned evolution strategy that improves over its CMA-ES reference on unseen tasks. Alongside it we release AutoIllustrate, a pipeline for scientific figures that keeps an editable http://draw.io file as the source of truth, so every diagram can be corrected by hand. Humans define the question and the standards of evidence; agents expand the experiments researchers can run. We call this Co-Discovery, and we are releasing both systems as open source for the community to build on.
入选理由Sakana AI 公开了把编码智能体组织成科研流程的开源框架，研究者可以据此判断人机分工的边界。