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  1. The Decoder84

    GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道物理研究题中的 49 道,单题成本不到 3 美元

    一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下解答理论物理研究题,运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 50 题中的 49 题(98%),平均单题成本不到 3 美元,整套基准约 116 美元。

    推荐理由:这份基准把日常科研计算交给商用智能体实测,并给出各模型得分与单题成本,可对照自身研究流程。

  2. 雷锋网84

    上海AI实验室书生-S2助力三维Ghys猜想证明并通过Lean形式化验证

    上海人工智能实验室访问学者许地生团队依托书生科学多模态大模型S2,通过人机协同完成三维Ghys猜想证明,北京大学董彬、刘若川团队用SHEAF框架完成全部四个主定理的Lean形式化验证。攻关中书生-S2完成7批接续推演,问题图从15个节点扩展到389个,输出上千页推导;形式化验证约5天、峰值100个智能体并行、产出约55万行Lean代码。相关论文已发布在arXiv,形式化代码在GitHub公开。

    推荐理由:读者可看到人机协同攻关数学难题的完整流程,以及形式化验证如何为AI产出的证明提供严格检查。

  3. The Decoder76

    研究者追踪到野外中国 AI 智能体集群并与其通信

    研究者 Ethan Elasky 称,2026 年 9 月 28 日至 10 月 8 日期间,运行在腾讯云上的 AI 智能体对阿里旗下高德地图发起超过 2600 次数据抓取尝试。

    推荐理由:研究者首次在野外追踪到智能体集群并与其通信,呈现了智能体绕过封锁、读取自身报告的自发行为。

  1. 量子位80

    阿里达摩院 DAMO RADAR 登上 Science,一个模型识别腹部 146 种病

    阿里达摩院联合浙大一院等医院的 DAMO RADAR 登上 Science,这是面向腹部 CT 的通用影像 AI 模型,覆盖 18 种解剖结构、146 种病,模型、代码和技术框架全部开源。

    推荐理由:达摩院通用腹部影像模型登上 Science,读者可了解器官级对齐方法如何覆盖 146 种病并开源。

  1. 爱范儿78

    智谱发布首个 RSI 成果:10 万国产卡用 GLM 造 GLM

    智谱 GLM 首席科学家唐杰在 X 平台分享 GLM-5.3-Flash 推理系统优化研究,该模型部署在超过 10 万颗国产 AI 加速器组成的集群上,从首次运行到承载全部生产流量仅用两周,端到端吞吐提升 3.2 倍。

    推荐理由:智谱披露 GLM-5.3-Flash 在国产算力上的推理优化细节,读者可看到 Infra Agent 参与系统优化的具体路径与反馈机制设计。

  1. The Decoder80

    DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,覆盖人类基因组全部可能 DNA 变异

    DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,为人类基因组约 90 亿种可能的 DNA 变异提供预测,估算每种变异如何影响数百种细胞类型和组织中的分子过程,数据集规模达 1 PB,超过 AlphaFold 蛋白质结构数据库的 30 倍。

    推荐理由:AlphaGenome Atlas 把九亿种 DNA 变异的预测结果预先算好,读者可了解它如何用于非编码区致病位点筛选。

已经到底了