扎克伯格旗下 Biohub 牵头 18 亿美元计划，用 AI 预测细胞行为
扎克伯格与 Priscilla Chan 支持的 nonprofit Biohub 正协调一项 18 亿美元的计划，用 AI 模型预测细胞行为以加速药物研发，据 Reuters 报道。
#数据/训练
The DecoderAI 评分6262 The DecoderAI 评分7171 Anthropic 为 Claude 推出 Dashboards 与 Motion 两项 beta 功能
Anthropic 为 Claude 推出两项 beta 功能：Dashboards 可连接 BigQuery、Databricks、Snowflake、Salesforce 等数据源。
TechCrunch · AIAI 评分3434 Ben Affleck 谈 AI：从卷积神经网络到微调开源视频模型
Ben Affleck 本周因多段采访视频走红，他在 GQ 和 Bloomberg Screentime 2026 活动中讲解机器学习、神经网络、Transformer、张量、GPU 与推理等概念，并称自己会写 Python。
Latent SpaceAI 评分3838 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈"合成超级智能"：从半导体到超导体
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在 Latent Space 播客中提出"合成超级智能"（synthesis superintelligence）愿景：以物理实验为环境的强化学习、AI 驱动的材料表征、DFT 与高通量实验室，让模型学习做科学的全过程而非只看已发表结果。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2626 如何用 Amazon SageMaker HyperPod 实现跨团队 GPU 集群隔离与公平共享
Amazon SageMaker HyperPod 多租户参考架构发布，让多个团队共享同一套 EKS GPU 集群。
Microsoft Research精选AI 评分6969 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量级智能体 RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量级智能体 RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的同一套 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，用约 3500 行代码把真实 harness 直接接入 RL 训练，并给出可复现的编码智能体训练结果。
Latent Space精选AI 评分8888 OpenAI 内部模型发布 722 篇数学论文，Mistral Large 4 与 EmbeddingGemma 2 同期登场
OpenAI 从一个未公开的内部前沿模型发布 722 篇数学手稿，归入 372 个相关结果族，来自约 4000 道研究问题的评测，平均每个结果消耗约 3 小时 ChatGPT Pro 推理算力，模型本身仍未发布。
推荐理由：汇总 OpenAI 数学成果、Mistral Large 4 与 EmbeddingGemma 2 等发布，可快速了解当日模型与评测争议。
Latent SpaceAI 评分7373 Reflection 发布 Beam：501B 总参数 23B 激活的开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体和科研的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，Apache 2.0 全量权重预计本月放出。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 基于对 300 名数据与 AI 高管的调研发现，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。
MIT Technology Review · AIAI 评分1212 从预测到自主决策：预测分析如何进入智能体 AI 时代
企业 AI 的竞争焦点已从预测模型能否超越统计预测，转向让预测系统在不偏离业务意图的前提下自主行动。深度学习和生成式 AI 驱动的智能分析支持实时训练，使 AI 持续演进而无需等待季度刷新，其数据来源也从规整的数值记录扩展到非结构化交互数据。Everest Group 合伙人 Vishal Gupta 认为，"分析"一词正让位于 AI。
Latent SpaceAI 评分6262 Airbnb CTO 谈 AI 原生改造：60% 代码由 AI 编写，Everest 上下文图谱加速产品上线
Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 在 Latent Space 访谈中介绍公司向 AI 原生转型的做法：目前 60% 的代码由 AI 编写，功能交付量同比增长近 80%，工程师人均 PR 吞吐量提升约 1.6 倍，约一半客服工单由 AI 独立解决。
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
微软研究院实习生构建了一套端到端机器学习流水线，结合太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报、地质电导率和电网数据，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 DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入可验证水印
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印不仅能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
推荐理由：SynthID 水印技术首次延伸到合成生物学，读者可了解 AI 生成蛋白质如何在保持功能的前提下被标记与验证。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院推出面向生物学复杂性的 AI 研究系统 Quine
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据联合训练的生物学世界模型，以及连接模型、科学工具、文献和实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Microsoft ResearchAI 评分2020 微软亚洲研究院新加坡成立一年：推进研究、合作与人才培养
微软亚洲研究院新加坡（MSRA – Singapore）作为微软在东南亚的首个研究实验室，成立一年来围绕下一代AI模型与智能体系统、领域AI应用、AI原生研究实践及生态与人才培养四大方向展开工作。实验室与新加坡医疗生态伙伴合作推进多模态医疗AI与自演化诊断智能体，并联合EDB于2026年2月举办AI物流与运输高管圆桌会。
Microsoft ResearchAI 评分5252 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera 逆向合成模型并开源
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，用学习式集成策略对两者预测排序。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单碱基变异预测
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 多倍，已通过免费网站门户向学术研究开放。
推荐理由：AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单碱基变异的预测结果做成可检索资源，读者可了解基因组解读的规模化路径。
Microsoft ResearchAI 评分3838 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向群体级发现
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型，在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3737 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将摘要隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，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，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与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 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向 AI 智能体的数据系统
UC Berkeley 团队提出"智能免费"时代数据系统面临三大挑战：为智能体设计的数据系统、由智能体运行的数据系统、以及由智能体合成的数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初的约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，指出当前多数方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划方法
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代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优化病态、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，使长时程规划更稳健。
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，可在特征归因、数据归因和机制可解释性中大规模识别驱动模型输出的关键交互。