Anthropic 的 Claude Science 首次绘制全天紫外图
Anthropic 的 Claude Science 首次绘制出完整的全天紫外图。该项目由 Claude Science 协调多个 AI 智能体，从多个太空任务下载数据、校准并合并，再用 inpainting 补全缺失区域，测试中预测与实测平均偏差约 10%。约翰斯·霍普金斯大学天体物理学家 Brice Ménard 在 Anthropic 官网介绍了这一流程，并称该图将用作教学材料。
#数据/训练
The DecoderAI 评分6060
Google Research精选AI 评分6767 Google Research 研究：AI 辅助提升专利撰写产出，但未必加速初级律师专业判断成长
Google Research 与 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）随机分配给 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实证。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 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-改进推理流程打造竞赛专用模型，在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达到金牌水平。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可据此复现领域专家模型的训练与推理流程。
Google ResearchAI 评分3636 Google Earth AI 的 PDFM 地理空间基础模型如何用于全球公共卫生
Google Research 展示 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）作为公共卫生概念验证：它把匿名搜索趋势、人口流动、建成环境密度和环境决定因素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 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，遗留数据系统、安全隐私顾虑以及知识与上下文缺失是主要失败点。
Hugging Face BlogAI 评分3838 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，自动生成并验证新的可执行训练任务，并随模型进步动态调整课程。该流程在 EnterpriseOps Gym 数据集上进行了演示，生成的任务需满足可行性、真实性与难度三项要求，验证器则需保证一致性、可靠性与完备性。
Microsoft ResearchAI 评分3434 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
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测与 AE、Dst 指数预测，结合各变电站纬度、地质电导率等数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
Google ResearchAI 评分4040 Google Research 提出 Diffusion Controller：统一并简化 AI 图像生成控制
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，将扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题，通过轻量级"转向阻尼器"网络在不改动基座模型权重的前提下动态调整生成轨迹。在 Stable Diffusion v1.4 上以 HPS-v2 评测，其完全解锁版本对基线模型取得 90% 胜率，并支持灰盒与黑盒访问。
Microsoft ResearchAI 评分5050 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软研究院在 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。在十项高难度靶分子的专家盲测中，RetroChimera 成功完成九项，优于 de novo 模型的五项、编辑模型的四项和基线 NeuralSym 的两项。
Google ResearchAI 评分2222 Google Research 推出 MilleMiglia：面向中程物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中程物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。中程物流承担区域乃至洲际配送中心之间的大批量货物运输，成本占比高却因企业数据敏感长期缺乏公开高质量数据，该工具将中程网络建模为时空图上的多商品流问题，以捕捉货物换车、按目的地分拣与时间窗衔接等约束。
Google ResearchAI 评分5757 Google Research 用生成式 UI 让教师创建互动学习模拟
Google Research 发布一项研究实验，让教师借助生成式 UI（GenUI）按自己的课程目标和教学大纲动态生成互动式学习模拟，并已开放 30 多个面向初高中 STEM 的英文学习互动样例库，覆盖物理、化学、生物和数学，全部由 AI 生成并经教师审核。
Import AIAI 评分3232 Import AI 469：DiG-bench 评测 AI 发现能力、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观主义
Import AI 第 469 期介绍了新基准 DiG-bench，用 70 款规则与目标均隐藏的游戏测试 AI 的探索与发现能力，21 款已公开，Opus 5 和 Fable 5 搭配 Claude Code 表现最佳，仅二者能在 Tier 7 通关 0.2 的任务，而人类可达 100%。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互摘要
Berkeley AI Research 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，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3737 GRASP：面向世界模型的梯度规划器，让长时程规划更稳健
伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并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。该方法针对长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使基于梯度的规划更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分3333 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，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。