微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验的交互式 harness 组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究，预测并优先排序数千种化合物，从缩小搜索空间到选出候选化合物仅用一个周末，湿实验验证中排名最高的化合物产生了最大的预期细胞状态转变。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环，读者可了解 AI 参与药物发现的具体流程与验证结果。
Google Research 发布 TimesFM-3，一个原生支持多变量预测的时间序列基础模型，参数量 330 million，在超过 1 trillion time points 的真实与合成语料上预训练，可在单次前向推理中完成预测。
Google Research 推出自监督连续血糖监测（CGM）基础模型 GlucoFM，采用双流设计分离慢速血糖趋势与短期偏差。在 4 个队列、7 项临床预测任务共 14 项评测中，其平均 PR-AUC 达 58.8，较同语料预训练的 GluFormer 最优变体高 5.8 个百分点。
Google Research 提出 ME-POIs 框架，将匿名移动模式作为输入特征融入语言模型的地点表示，在未见地点上将访问意图预测相对提升 81.9%、价格等级分类提升 75.1%、繁忙度估计准确率提升 24.7%。该框架通过访问对齐、空间多尺度访问传播和文本-移动性协同三步流程，将 Gemini 等模型的语言嵌入与移动性向量对齐，并用邻近繁忙地点的访问模式缓解数据稀疏的长尾问题。
Microsoft Research 发布 Echoverse，一套面向计算机使用智能体的深度可演化训练环境，包含十个深度领域世界和两个能力世界，并开源其中四个世界的代码、数据与数据库接地验证器。
推荐理由：原文用对照实验说明深度与多样性比环境数量更能带来迁移，可为构建计算机使用智能体训练环境提供方法参考。
Google Research 发布面向表格数据分类与回归的基础模型 TabFM，将表格预测建模为上下文学习问题，无需手动训练、超参调优和特征工程，单次前向传播即可在未见过的表格上生成预测。
推荐理由：原文说明了混合注意力架构与合成数据训练如何替代传统特征工程和调参流程，便于评估其对现有工作流的替代空间。
Google Research 推出压缩算法 TurboQuant（将在 ICLR 2026 发布），通过 PolarQuant 与 QJL 两项技术在零精度损失下大幅压缩模型体积，消除传统向量量化的内存开销。