蛋白质与基因组设计软件开始支持自然语言描述需求
Ars Technica 报道，新的 AI 工具让研究者可以用接近自然语言的方式描述想要的蛋白质，而不必精通酶机制和具体氨基酸位置等结构细节。
论文研究
全部主题值得读的 AI 论文与研究成果：架构创新、训练方法、能力测量与理论进展的精选解读。
最新精选
第 1–12 条 · 共 12 条Ars Technica · AIAI 评分4949 Google ResearchAI 评分4646 Google Research 提出“睡眠”框架帮助 LLM 在持续学习中保留知识
Google Research 提出 sleep framework，针对部署后 LLM 持续更新参数时的灾难性遗忘问题，探索一种让模型在持续学习中吸收新知识并保留旧能力的新方式。
TechCrunch · AIAI 评分6969 OpenAI 称其模型否定指数时间假设，这意味着什么
OpenAI 公布三道长期难题的解答，其中之一否定了计算机科学中的指数时间假设（ETH）；Anthropic 数学家 Levent Alpöge 认为 OpenAI 的解答基于既有工作，学界反应兴奋与不满并存。
Hugging Face BlogAI 评分4646 Ai2 研究：LLM 能否可靠判断科研想法的新颖性
Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems，评估大模型判断科研想法新颖性的可靠程度，并公开基准、数据、代码以及构建新评测集的自动化流程。
The DecoderAI 评分6363 OpenAI 请诺奖得主等外部专家核查其 AI 生成的证明
OpenAI 请外部专家担任数学、计算机科学和物理成果的“牧羊人”，并把数学与计算机证明翻译成 Lean 形式化；计算机成果涉及否定指数时间假设（ETH），若成立将推翻计算机科学的一项核心假设。
Ai2（Allen Institute for AI）精选AI 评分7272 Ai2 发布新研究：LLM 能否可靠判断科研想法是否新颖？
Ai2 发布“Old Ideas, Novel Problems”研究及配套基准、数据和代码，系统检验 LLM 判断科研想法新颖性的可靠性。结果显示，提示词的微小改动即可大幅改变判断，GPT-5.4 在同样的配对任务上准确率从 93.5% 跌至 40.9%。更多检索与推理预算并未稳定提升效果，简单的 Claude Opus 4.6 提示以远低于专用评估器的成本取得更好准确率。
推荐理由：大规模对比六个 LLM 判断研究新颖性的表现，发现提示词细微改动就能让准确率波动超 50 个百分点，为依赖模型评审科研想法的人提供重要参考。
雷锋网AI 评分5454 清华与智谱论文披露 GLM-Omni，统一视觉理解与图像生成
清华大学与智谱 AI 联合论文（唐杰为通讯作者）首次披露 GLM-Omni 的技术底座及统一视觉理解和图像生成的实验结果，社交平台有人将其与 GLM-5.5 联系，但论文未披露版本对应关系。
爱范儿AI 评分5959 OpenAI 宣布模型带来三项数学与理论计算机突破
爱范儿报道 OpenAI 宣布其模型推翻指数时间假设、证明所有维度的局部平滑化猜想，并为量子色动力学和杨-米尔斯理论构造严格存在性证明，并称由此推出挂谷猜想在所有维度成立。
Anthropic Research（镜像）精选AI 评分7474 AI 智能体如何影响专家的判断决策
Anthropic 新论文的随机对照实验发现，50 名专业分析师使用运行 Claude Opus 4.8 的 Claude Code 完成因果推断任务时，在 86% 的分析决策上跟随了智能体被随机指定的偏好。
推荐理由：随机对照实验显示专家在86%的分析决策上跟随智能体倾向，智能体的偏好可能在不知不觉中影响研究与政策方向。
The Verge · AIAI 评分6464 OpenAI 宣布三项科学发现并改变与学界合作方式
在一次性发布数百篇数学稿件不到一个月后，OpenAI 再公布数学、计算机科学和物理三项“重大”发现，这次在计算机和物理成果上请外部专家担任“牧羊人”指导结果发布，数学问题则听从建议采取不同处理。
OpenAI News精选AI 评分7171 OpenAI 公布 Kakeya 猜想、ETH 与量子色动力学成果并开放学界验证
OpenAI 公布其模型在 Kakeya 猜想、指数时间假设（ETH）和量子色动力学上的成果，并说明研究者可以如何验证和在此基础上继续研究。
推荐理由：官方一手说明三项成果及验证途径，是判断这批 AI 科研结论可信度的起点。
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软研究员借助人类主导的 AI 解决 31 年未解的 KLS 猜想
微软研究员与合作者结合新的数学思路与人类主导的 AI，解决了高维几何与概率中的核心难题 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，该问题已悬而未决 31 年。
推荐理由：这是 AI 辅助解决长期公认核心数学难题的一手案例，且明确了人类主导的协作方式。