Google DeepMind 用 Antigravity 智能体平台加速抗菌肽发现
Google DeepMind 展示用智能体开发平台 Google Antigravity 发现新型抗菌肽候选物的完整流程，把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中。
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NVIDIA BlogAI 评分3838 NVIDIA 加入欧盟 AI in Science Enablers 计划，开放 250+ 模型与算力资源
NVIDIA 在都柏林 AI in Science Summit 上宣布加入欧盟委员会发起的 AI in Science Enablers Initiative，为欧洲科研社区提供加速工具、算力、培训与创业支持。
NVIDIA BlogAI 评分3030 NVIDIA 宣布投资 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 等英国初创企业
NVIDIA 宣布计划投资 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英国 AI 与量子计算初创公司，并作为 Global Alliance Founding Partner 与 Earthshot Prize 合作。
Microsoft ResearchAI 评分5555 微软研究院提出 StudentSim：用个性化学生模拟器评估和改进 AI 导师
微软研究院提出 StudentSim，从公开的去标识化学习记录训练个性化学生模拟器，用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 导师。研究同时发布 StudentSimEval 基准，覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学三个领域，从行为保真度和对指导的响应度两个维度评估模拟器。
Microsoft ResearchAI 评分4848 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，可提前30-60分钟为美国本土66,935座变电站生成位置级空间天气风险估计。系统结合AE与Dst指数预报、纬度、地质电导率等数据，在2020-2026年评估期内检测到近80%的重大空间天气事件。其中Dst预测器在62.2%的活跃时段小时数上优于Burton方程，集成后使严重风暴检测率提升1.2个百分点。
Microsoft Research精选AI 评分6060 微软研究院推出面向生物学复杂性的 AI 研究系统 Quine
微软研究院推出 AI 研究系统 Quine，由跨基因组、蛋白质、化学、RNA 与细胞状态、生物成像等模态联合训练的生物学世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与研究者的交互框架组成。
推荐理由：微软研究院公开了 Quine 的生物学世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 ABBEL：通过信念状态更新让 LLM 高效完成长程交互
伯克利 AI 研究提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，用受自编码器启发的重建式信念评分作为辅助 RL 任务。在 CollabBench 协作编程任务上，该方法把与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数减少 50%，峰值 token 长度仍显著低于全上下文。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
GPT-4 级能力每百万 token 价格从 2023 年初约 30 美元降至如今不足 1 美元，部分厂商已低于 0.10 美元，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
自适应并行推理让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、开启多少并发线程以及如何协调。现有方法多由模型外部固定并行结构，如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS，以及 ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
伯克利团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化，并在状态迭代上直接注入随机性以促进探索。GRASP 还重塑梯度，让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度。该方法旨在解决长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心局部极小值等脆弱性问题。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征、数据和模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 基于信息量的成像系统设计框架：Berkeley 提出用互信息直接评估与优化成像系统
Berkeley AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从带噪测量中估计信息量，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证，信息估计能预测解码器性能，优化后的设计达到端到端 SOTA 方法水平，同时所需内存和算力更少。该成果发表于 NeurIPS 2025。