理论
分析近六十种科学模型，MIT：基础模型或学得物理现实的共同底层表征，附实验证据
编辑丨coisini人工智能经历了一次范式转变，从定制化的任务专用模型转向了通用型「基础模型」。 模型在大量多样化数据集上进行预训练，因此能够执行诸多未经明确训练的下游任务。 这种涌现能力的关键在于其表征能力：基础模型学习每个输入的紧凑潜在表征，使其在远超训练样本范围的数据上仍能表现出色。
当蛋白质组数据走向大规模计算，Frag’n’Flow给出组学流程的部署与扩展问题的解决方案
编辑丨%在蛋白质组学分析中，已有不少大模型发挥着它们各自的能力。 但基于质谱的大规模复杂数据集常会让桌面计算资源不堪重负，且需要手动配置分析。 FragPipe 是目前应用最广泛的蛋白质组分析平台之一，以速度快、定量准确著称，支持多种采集模式。
超越AlphaFold3，实现模型容量的规模化扩展，字节提出分子结构预测模型SeedFold
编辑丨coisini高精度生物分子结构预测对于结构生物学和药物发现至关重要，而构建基础模型最核心的环节之一在于确定模型规模化的技术方案。 折叠模型利用先验知识，在广泛的应用中展现出多功能性，包括结构生成、结合物设计、构象采样等等。 已有一些研究工作尝试探索折叠模型的规模化特性，但大多数折叠模型仍遵循 AlphaFold 的基本配置。
科研人福音！一键生成PPT和科研绘图，北大开源Paper2Any，全流程可编辑
你是否经历过这样的至暗时刻： 明明实验数据已经跑通，核心逻辑也已梳理完毕，却在面对空白的 PPT 页面时陷入停滞； 明明脑海里有清晰的系统架构，却要在 Visio 或 Illustrator 里跟一根歪歪扭扭的线条较劲半小时； 好不容易用 AI 生成了一张精美的流程图，却发现上面的文字是乱码，或者为了改一个配色不得不重新生成几十次……在内容生产的过程中，“写” 往往只占了一半，而将文字转化为结构图、流程图，再整理成演示用的 PPT，这个过程繁琐、耗时，且极度考验设计感。 为什么我们不能让 AI 像理解文字一样，理解我们的逻辑，并自动帮我们要展示的 “视觉物料” 准备好？ 为了解决这一痛点，北京大学 DCAI 课题组 基于自动化数据治理 Agent 框架 DataFlow-Agent，推出了全新的多模态辅助平台 —— Paper2Any。
AAAI 2026 | 小鹏联合北大，专为VLA模型定制视觉token剪枝方法，让端到端自动驾驶更高效
VLA 模型正被越来越多地应用于端到端自动驾驶系统中。 然而，VLA 模型中冗长的视觉 token 极大地增加了计算成本。 但现有的视觉 token 剪枝方法都不是专为自动驾驶设计的，在自动驾驶场景中都具有局限性。
KAN作者刘子鸣：AI还没等到它的「牛顿」
大家新年快乐！ 今天和大家分享 KAN 作者刘子鸣最新发布的一篇博客。 过去的一年，我们见证了 Scaling Laws 持续发力，模型能力不断刷新天花板。
系统学习Deep Research，这一篇综述就够了
近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。 尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的 “一次检索 一次生成” 范式，难以支撑多步推理与长期研究流程，由此催生了 Deep Research（DR）这一新方向。 然而，随着相关工作的快速涌现，DR的概念也在迅速膨胀并趋于碎片化：不同工作在系统实现、任务假设与评价上差异显著；相似术语的使用进一步模糊了其能力边界。
华北电力大学等开发基于AI的催化设计蓝图，跨材料的电化学通用设计框架
编辑丨%在日常生产中，时常能看到过氧化氢的影子，从消毒剂、医疗灭菌到环境清理和制造。 都有它发挥价值的地方。 但大多数双氧水仍通过需要大量能源的大规模工业工艺生产，仍需寻找相关的替代品。
LSTM提出者点赞，引力波探测高效工具，国内团队开发DCL-xLSTM
编辑丨coisini2015 年 9 月 14 日，人类首次直接探测到双黑洞并合引力波事件 GW150914，标志着引力波天文学迈入了新纪元。 经过十年发展，基于空间的引力波探测器预计将观测到被透镜化的引力波事件，为宇宙学和基础物理学研究提供新机遇。 然而，目前最先进的透镜化引力波识别方法虽然精度较高，但计算成本昂贵。
药物靶标不再停留在器官层级，首次在全身尺度解析药物结合的单细胞图谱
编辑丨&随着科研人员对生物系统的理解达到单细胞和高空间分辨率，药理学方法也必须跟上，以匹配这种精确度，理解药物作用。 目前，常用的临床检测只能显示药物在某个器官里大致浓度，但无法看清药物真正结合在哪些细胞上。 打个比方来说，药物在体内的去向常像被雾霾遮住的景象——一切都处在模糊的感知中，想要精确定位并不简单。
利用AI制作史前电子游戏，在DIY考古视频游戏之中的具身大模型
编辑丨&在当下的博物馆中，常能看到令人惊叹的画面：记载中的生物借助投影、AI 等技术，浮现在史物的表面。 这些音视频和数字解决方案早已成为展示文化遗产的一部分。 但直到现在，制作关于过去的沉浸式数字内容一直非常昂贵，并且需要专业人员。
VLM能否看清「分子世界」？人大联合清华、达摩院等机构发布首个微观空间智能基准MiSI-Bench
作者丨论文团队编辑丨ScienceAI空间智能（Spatial Intelligence）赋予了智能系统感知、解释物理世界并与之交互的能力，是通往通用人工智能（AGI）的重要基石。 尽管当前的视觉语言模型（VLM）在一些宏观视觉任务上展现了潜力，但近期的研究表明，它们在处理三维空间关系、精确数值估计（如距离和尺寸）以及视角转换等任务时仍然面临巨大挑战。 如果说宏观世界的空间推理是 VLM 尚未攻克的「高地」，那么由原子和分子构成的微观世界则是一片完全不同的「盲区」。
模仿人类直觉的AI，化学本体驱动的反应路径搜索新范式，用知识结构替代暴力搜索
编辑丨&化学反应是化学键的断裂和形成，这是创造新技术的基础。 在发现和开发新的化学反应过程中，时间与精力的双重消耗是研究人员不可避免的头疼问题。 一个分子从反应物到产物，中间可能存在数量巨大的反应路径。
打通计算设计与实验执行闭环，微软、北大、上海交大联合提出科学推理模型QFANG
编辑丨coisini有机合成是分子创新的基础引擎，能够创造出多种先进功能分子。 尽管现代算法能够在计算机中设计数百万种新颖分子，但分子的实际合成仍是主要瓶颈。 这一过程通常需要密集的资源投入，并高度依赖于化学家在多年实践中积累的隐性知识与专业直觉。
最火、最全的Agent记忆综述，NUS、人大、复旦、北大等联合出品
在过去两年里，记忆（Memory）几乎从 “可选模块” 迅速变成了 Agent 系统的 “基础设施”：对话型助手需要记住用户习惯与历史偏好；代码 / 软件工程 Agent 需要记住仓库结构、约束与修复策略；深度研究型 Agent 需要记住已阅读的证据链、关键假设与失败路径，没有 memory 的智能体难以跨任务保留有效经验，难以稳定维护用户偏好与身份设定，也难以在长周期协作中保持行为一致、避免反复犯同样的错误。 与此同时 Memory 概念在迅速膨胀、也在迅速碎片化：很多论文都声称自己在做 “agent memory”，但实现方式、目标假设、评价协议差别巨大，多术语并行又进一步模糊了边界。 在这样的背景下，来自新加坡国立大学、中国人民大学、复旦大学、北京大学等顶级学术机构共同撰写并发布了百页综述《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》，尝试用统一视角为快速扩张、却日益碎片化的 “Agent Memory” 重新梳理技术路径。
智能体如何学会「想象」？深度解析世界模型嵌入具身系统的三大技术范式
长期以来，具身智能系统主要依赖「感知 - 行动」的反应式回路，缺乏对未来的预测能力。 而世界模型的引入，让智能体拥有了「想象」未来的能力。 具身智能机器人通过世界模型想象抓杯子任务那么关键问题来了：世界模型应该如何「放进」具身系统中？
谷歌、英伟达、OpenAI在列，美国能源部宣布与24家机构达成协议，共同推进「创世纪计划」
编辑丨coisini上个月，美国总统特朗普签署了一项行政命令，启动了「创世纪计划（Genesis Mission）」，该计划指示能源部及其他科学机构积极部署人工智能。 今天，美国能源部宣布与 24 家有意合作的机构达成协议，共同推进「创世纪计划」这一历史性国家项目，利用人工智能的力量加速科学发现。 产业界代表与能源部部长 Chris Wright、能源部科学副部长兼创世纪计划主任 Darío Gil 博士、白宫科技政策办公室主任 Michael Kratsios 在白宫共同启动了人工智能技术公私合作创新伙伴关系，旨在建设可扩展的国家基础设施，以前所未有的速度拓展科学边界，确保全美共享人工智能发展成果。
UniEdit：首个大型开放域大模型知识编辑基准
随着大语言模型（LLM）的广泛应用，它们在医疗、金融、教育等关键行业扮演着愈发重要的角色。 然而，一个被忽视的现实是：大模型的知识并不会自动更新，更不总是准确。 当模型输出过时信息、错误事实甚至自信满满的“胡说八道”时，如何快速、精准、低成本地纠正它？
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