Google Deepmind 发布基因组学模型 AlphaGenome 2，将预测精度提升至单细胞类型
Google Deepmind 发布 AlphaGenome 2，一个用于基因组学研究的新模型，可预测遗传变异对特定人类细胞类型的影响，找到的相关基因变化接近前代的两倍。
#论文/研究
The DecoderAI 评分7373
The Verge · AIAI 评分6565 Google DeepMind 发布基因组模型 AlphaGenome 2
Google DeepMind 发布新 AI 模型 AlphaGenome 2，用于预测遗传变异对不同细胞类型和状态的影响，是去年发布的 AlphaGenome 的后继模型。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 DNA 序列模型 AlphaGenome 2
Google DeepMind 宣布发布下一代 DNA 序列模型 AlphaGenome 2，可预测 DNA 序列及其变异对特定人类细胞类型的影响。该模型改为条件化架构，一次针对一个组织、细胞类型或状态进行预测，训练数据涵盖 68 个组织、超过 1.07 亿个单细胞图谱。
推荐理由：原文给出条件化架构改造与 TenK10K 上的召回对比，读者可据此判断细胞类型特异性预测相比上一代的实际提升幅度。
The DecoderAI 评分6666 Nvidia 发布 GR00T 2 世界-动作模型，用人类视频教机器人新任务
Nvidia 发布新 AI 基础模型 GR00T 2，通过把人类视频中的动作迁移到机械臂来减少遥操作训练。它不再是从视觉-语言直接输出动作的 VLA 模型，而是世界-动作模型（WAM），同时预测下一步动作和用扩散模型预测短期未来视频，从而在不同机器人形态间迁移动作序列。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 开源语音模型与 Granary v2 数据管线
NVIDIA 发布开源权重语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe，将转写、说话人分离、翻译和音频问答整合到单一 checkpoint，支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言说话人归属，可处理最长一小时录音并标注最多 8 位说话人，现已在 Hugging Face 和 ModelScope 开放。
推荐理由：原文给出榜单成绩与微调配方，读者可据此判断该模型在多语种转写与说话人分离上的可用性。
The Verge · AI精选AI 评分7878 OpenAI 宣布三项科学发现并引入外部专家协作验证
OpenAI 宣布在数学、计算机科学和物理领域的三项重大发现，并引入外部专家作为“shepherds”指导验证。
推荐理由：原文对比了 OpenAI 与外部专家合作验证的两种不同做法，以及数学顾问小组的反对意见，读者可了解 AI 生成成果的发布与验证争议。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型基础模型，无需训练直接在数据库上预测
NVIDIA 发布 Kumo Relational，一个预训练的关系型基础模型，可直接在企业数据库上做预测，无需任务专属训练、特征工程或表展平，单次前向传播即可给出流失、需求、欺诈等预测结果。
推荐理由：原文给出了基准对比与部署入口，读者可据此评估它能否替代现有 XGBoost 生产管线。
Hugging Face BlogAI 评分5757 Ai2 发布 HiRO-ACEv2 气候模拟系统，以约 1/300 成本生成全球 3 km 分辨率数据
Ai2 发布 HiRO-ACE 更新版 HiRO-ACEv2，由工作在 100 km 分辨率的 ACE 模型和将其降尺度到 3 km 的新模型 HiROv2 组成，可生成全球 3 km 分辨率的降雨、风速和海平面气压数据，成本约为高分辨率大气模型 X-SHiELD 的 1/300。
Latent SpaceAI 评分7474 OpenAI 公开内部模型的 722 篇数学论文，称解决 90 个顶级开放问题
OpenAI 在公开 GitHub 仓库发布其内部前沿模型产出的 722 篇数学手稿，分为 372 组相关结果，据称解决了 500 个顶级开放数学问题中的约 90 个，模型本身未发布。
The Verge · AIAI 评分7474 OpenAI 发布 722 篇数学手稿，含未发布模型解决的数百个开放问题
OpenAI 发布了一批共 722 篇手稿、涵盖 372 个结果族，称其中包含由一款未发布的前沿模型解决的数百个长期开放数学问题。这批成果附带模型推理摘要、算力估算和解题数量统计，OpenAI 称平均结果约相当于三小时 ChatGPT Pro 思考。
OpenAI NewsAI 评分5050 OpenAI 公布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果
OpenAI 公布其内部前沿模型在数学开放问题上的新结果，并在 GitHub 上分享 Lean 证明形式化与研究细节。
The DecoderAI 评分5656 NASA 与 IBM 开源月球基础模型，用 17 年轨道器数据训练
NASA 与 IBM Research 联合多家高校发布开源的 NASA-IBM Lunar Foundation Model，基于 TerraMind 从零训练，使用 SomBench 语料（含 17 年 LRO 观测、近 200 万 tile bundles、11 种模态、30 多个空间对齐数据层）。
Ars Technica · AIAI 评分6666 Ataraxos 以 15 胜 1 负击败最强 Stratego 玩家 Pim Niemeijer
来自 Carnegie Mellon、MIT、New York University 和 Stanford University 的研究团队开发的 AI Ataraxos，在 Stratego 中以 15 胜 1 负、4 平的成绩击败了公认最强 Stratego 玩家 Pim Niemeijer，训练仅用了 16 GPUs 和几千美元。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
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 ResearchAI 评分5858 Google 发布 TimesFM-3 多变量时间序列预测基础模型
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 ResearchAI 评分4242 GlucoFM：用于连续血糖监测的基础模型
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 ResearchAI 评分4545 Google Research：ME-POIs 如何用移动性数据让语言模型更懂地点
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精选AI 评分7474 Microsoft Research 发布 Echoverse：面向计算机使用智能体的深度可演化训练环境
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精选AI 评分6767 Google Research 发布表格数据零样本基础模型 TabFM
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。
Hugging Face BlogAI 评分5858 OpenMed 用 55 GPU-hours 训练覆盖 25 物种的 mRNA 语言模型
OpenMed 构建了从结构预测、序列设计到密码子优化的端到端蛋白 AI 流水线，其中自研的 CodonRoBERTa-large-v2 在密码子级语言建模上取得 perplexity 4.10、CAI Spearman 相关 0.404，显著优于 ModernBERT-base 的 26.24。
Google ResearchAI 评分4444 Google Research 推出 TurboQuant：以极端压缩重新定义 AI 效率
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。
OpenAI News精选AI 评分6969 GPT-5.2 推导出理论物理新结果
OpenAI 官方发文称，一篇新预印本显示 GPT-5.2 提出了一个胶子振幅的新公式，该公式随后由 OpenAI 与学术合作者正式证明并验证。
推荐理由：官方披露模型在具体科研任务上的产出，可了解其推理能力的实际落点。
Google DeepMind精选AI 评分8484 Google DeepMind 发布两篇论文，展示 Gemini Deep Think 求解专业科研问题
Google DeepMind 发布两篇论文，介绍 Gemini Deep Think 在数学、物理和计算机科学领域求解专业研究问题的成果。
推荐理由：原文给出了数学研究智能体的设计要点与人机协作方法，可迁移给从事 AI 辅助科研的读者。
OpenAI NewsAI 评分4444 OpenAI 简化、稳定并扩展连续时间一致性模型
OpenAI 简化、稳定并扩展了连续时间一致性模型（continuous-time consistency models），在仅用两个采样步骤的情况下，实现了与领先扩散模型相当的样本质量。
OpenAI News精选AI 评分6666 OpenAI 用过程监督提升数学推理并取得新 SOTA
OpenAI 训练的模型通过奖励每一步正确的推理过程（过程监督）而非仅奖励最终答案（结果监督），在数学问题求解上取得新的 SOTA。原文指出过程监督除提升性能外，还能直接训练模型产出经人类认可的 chain-of-thought，带来对齐层面的收益。
推荐理由：原文对比了过程监督与结果监督的差异，读者可据此理解奖励每一步推理对性能和对齐的双重作用。
OpenAI NewsAI 评分4444 OpenAI 用 Lean 神经定理证明器求解部分国际数学奥林匹克难题
OpenAI 构建了一个面向 Lean 的神经定理证明器，学会了求解多道有挑战性的高中数学竞赛题，涵盖 AMC12、AIME 竞赛题目，以及两道改编自 IMO 的题目。
Hugging Face BlogAI 评分4444 用 1B 训练对训练句子嵌入模型
Hugging Face 在 JAX/Flax 社区周期间，用 7 台 TPU v3-8 和多达 10 亿句对的语料训练出 SOTA 句子嵌入模型。训练采用 Multiple Negative Ranking Loss 对比学习，通过增大 batch size、加入 hard negatives 和跨数据集组 batch 提升质量，相似度缩放因子 C=20。
OpenAI NewsAI 评分5151 OpenAI 用人类反馈总结书籍的研究
OpenAI 发布研究 Summarizing books with human feedback，探讨如何为难以评估的任务扩展对 AI 系统的人类监督。
OpenAI NewsAI 评分5555 OpenAI 用人类偏好微调 GPT-2 的研究
OpenAI 用人类反馈微调了 774M 参数的 GPT-2 语言模型，使其在多项任务上匹配外部标注者的偏好，但这些偏好并不总与 OpenAI 自身一致。摘要任务中，标注者偏好整句照抄输入（OpenAI 只要求他们保证准确性），模型因此学会了复制；该任务耗费 60k 人类标注，而多种风格续写等简单任务只需 5k。
OpenAI News精选AI 评分6161 OpenAI：多智能体捉迷藏游戏中涌现出渐进复杂的工具使用
OpenAI 报告在新的模拟捉迷藏环境中训练智能体，观察到它们在简单游戏中逐步发现愈发复杂的工具使用，累计形成六种不同的策略与反策略，其中部分策略是作者此前不知道环境所支持的。这种简单环境中的自监督涌现复杂性表明，多智能体协同适应有朝一日可能产生极其复杂和智能的行为。
推荐理由：原文以捉迷藏游戏为例说明多智能体对抗如何催生出连作者都未预料的工具使用策略，可帮助理解涌现行为的研究路径。
OpenAI NewsAI 评分4141 OpenAI：基于能量模型的隐式生成与泛化方法研究
OpenAI 在能量模型（EBM）的稳定与可扩展训练上取得进展，生成样本的质量和泛化能力优于现有模型。EBM 生成过程会投入更多算力持续优化答案，在低温下可生成与 GAN 竞争的样本，同时具备基于似然模型的模式覆盖保证。OpenAI 希望这些发现能推动对这一模型类别的进一步研究。
OpenAI NewsAI 评分4141 OpenAI 用能量函数学习概念
OpenAI 开发了一个能量模型（energy-based model），仅用 5 个示例即可快速学会识别并生成 near、above、between、closest、furthest 等以 2d 点集表达的概念。该模型还实现了跨领域迁移，能将在 2d 粒子环境中习得的概念用于解决 3 维物理机器人任务。
OpenAI News精选AI 评分6666 OpenAI 用无监督预训练在语言任务上取得 SOTA 结果
OpenAI 宣布用一个可扩展、任务无关的系统在多种语言任务上取得 state-of-the-art 结果，并同步开源该系统。其方法结合了 transformer 与无监督预训练两个已有思路，结果表明监督学习方法搭配无监督预训练效果很好，作者希望这一结果能推动在更大、更多样数据集上开展相关研究。
推荐理由：原文点明了方法组合与可迁移结论，读者可据此理解监督学习配无监督预训练这一思路的价值。
OpenAI NewsAI 评分4444 OpenAI 提出通过辩论实现 AI 安全的方法
OpenAI 提出一种 AI 安全技术，让 AI 智能体就议题相互辩论，由人类评判胜负，以此训练智能体。
OpenAI NewsAI 评分1818 OpenAI：通过自动发现类型实现词义消歧
OpenAI 构建了一套系统，通过让神经网络判断一个词是否属于约 100 个自动发现的“类型”（非互斥类别），来自动确定该词所指的对象，从而实现词义消歧（entity disambiguation）。
OpenAI News精选AI 评分6161 OpenAI 发现自博弈让 AI 自主学会体育动作技能
OpenAI 表示自博弈让模拟 AI 无需专门设计环境即可自行发现铲球、躲闪、假动作、踢球、接球和鱼跃扑球等身体技能，并确保环境难度始终适合 AI 提升。结合此前 Dota 2 的自博弈结果，OpenAI 表示对自博弈将成为未来强大 AI 系统核心部分的信心在增加。
推荐理由：原文把 Dota 2 与足球自博弈结果并列，说明自博弈可迁移到不同环境并自动匹配难度。
OpenAI NewsAI 评分5858 OpenAI 发现无监督模型可学到情感表征
OpenAI 表示其开发了一个无监督系统，尽管训练目标仅为预测 Amazon 评论文本的下一个字符，却学到了优秀的情感表征。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 研究：智能体自创语言
OpenAI 发布新研究，展示 AI 智能体在协作中自行发展出一套语言进行交流。