Leash Bio 的 Ian Quigley 谈 DEL 数据、Hermes 模型与智能体科学推理沙盒 Minos
Leash Bio 用 DNA 编码化合物库（DEL）采集蛋白质与小分子的高通量相互作用数据，并通过给每个分子加数十个条形码来剔除结合 DNA 而非药物的假阳性。
#数据/训练
Latent SpaceAI 评分3636 Ars Technica · AIAI 评分6060 研究者用 AI 设计可切割其他蛋白的蛋白酶
研究者用基于 AI 的蛋白设计工具，保留两类蛋白酶的催化核心并替换蛋白其余部分，得到可定向把特定蛋白切成两半的酶。他们通过切割与神经系统疾病相关的蛋白验证了这些酶的有效性。原文指出，肽键本身极为稳定，估计半衰期达数百年，而生物体演化出多种催化肽键断裂的方式，形成大量专门的蛋白消化酶。
Google Research精选AI 评分7171 Google 发布地理空间推理智能体技术报告，并开放 Earth AI 早期访问
Google 发布地理空间推理智能体的技术报告，在 CBGB、UnivEARTH 及自研的 GeoExpertQueries、GeoKTools 四个基准上对比四种智能体配置，结果显示接入 Earth AI 专用技能可显著提升定量空间任务表现，而开放式问题还需前置规划。
推荐理由：Google 公开了地理空间推理智能体的技术报告与两个新基准，并给出与 WHO 等机构的实测案例，可了解专用工具与前置规划对空间推理的提升。
The Verge · AIAI 评分6262 微软开源 PBC 工具，用机器学习改进 2 至 6 周天气预报
微软研究人员提出 Probabilistic Bias Correction（PBC）方法，用机器学习识别并修正现有天气预报模型的系统性偏差，相关成果发表在 Nature 上，工具已开源。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软 StudentSim：用个性化学生模拟器在真实学习者之前评估 AI 辅导
微软研究院提出 StudentSim，一种从公开去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器的研究系统，可在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导。该系统同时发布 StudentSimEval 基准，覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学，从行为保真度与指导响应性两个维度评估模拟器，并优于主流基线。StudentSim 不是产品、不部署于课堂，也不用于取代教师。
Google Research精选AI 评分6767 Google 研究：AI 辅助提升专利撰写产出，但未加速初级律师判断力成长
Google Research 在 NBER 发布一项为期三个月的专利撰写实地实验，将当时未发布的 Google Labs AI 专利写作助手（现属 Gemini Notebook）随机开放给 11 家知识产权律所的 133 名律师。
推荐理由：三个月专利撰写实地实验区分了 AI 带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化，为理解 AI 对专业能力的影响提供了少见的长期证据。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理循环做领域微调，在 IOI 2026 与 IMO 2026 两个竞赛上均达到金牌水平。
推荐理由：原文给出了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方，可看数据、训练与推理循环如何配合。
Google ResearchAI 评分4848 Google Earth AI 的 PDFM 地理空间基础模型如何用于全球公共卫生
Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）将匿名搜索趋势、人口流动、建成环境密度和环境数据压缩为按月更新的位置嵌入向量，无需任务特定微调即可直接接入现有流行病学模型。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 MIT 报告：如何把 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 基于 300 位数据与 AI 高管的调研发现，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，知识、上下文与遗留数据系统是主要失败点。生产领先者（平均 61% 项目越过试点）在语义知识能力上更强，55% 的受访者将数据碎片化列为扩展智能体知识访问的首要挑战。企业将优先投资摄取管道、AI-ready API、RAG、AI 评估智能体与知识图谱。
Hugging Face BlogAI 评分3636 ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData：为企业智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例与更强教师的成功示范定位能力缺口，再生成并验证新任务用于后训练，课程随模型进步转向仍难的任务。该流程在 EnterpriseOps Gym 上做了演示，任务由系统规范、用户提示词和验证器三部分组成，需满足可行性、真实性与难度要求。
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院实习生构建的机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及本地地质电导率数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30 至 60 分钟前的分区空间天气风险估计。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测。盲测中化学家更偏好其单步反应预测，多步路线评测中 10 个目标成功 9 个，优于 de novo 模型的 5 个、编辑模型的 4 个和 NeuralSym 的 2 个。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也低于全上下文设置。