OpenAI 推理系统摘得 IOI 金牌：力压所有 AI，与人类同台排第 6
OpenAI 宣布其推理系统在 2025 年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）线上赛中达到金牌水准。该系统在所有参赛 AI 中排名第 1，与人类选手合并排名位列第 6。这也是其接连拿下 AtCoder 亚军和 IMO 金牌水平后的最新战报。
AI科研 · 日报
周一
8月11日 星期一
Meta FAIR 夺得 Algonauts 2025 冠军：TRIBE 预测人脑反应
Meta FAIR 团队凭借 10 亿参数模型 TRIBE 在 Algonauts 2025 大脑建模竞赛中夺冠。该模型融合了 Llama 3.2 与 V-JEPA 2 等基础模型，能跨模态预测受试者看电影时的大脑 fMRI 信号变化。目前代码与论文均已开源。
周四
8月7日 星期四
格拉茨工大公布定制蛋白设计法：用 AI 加速构建生物催化剂
格拉茨技术大学团队在 HelixMold 项目中开发出一种定制人工蛋白质的计算机设计方法。该方法结合参数化建模与 AI，能生成数万种候选结构并精确塑造催化活性中心。这让药物活性成分合成与聚合物降解催化剂的设计变得更快、更精准。
DeepMind 升级生物声学模型 Perch：水陆通用并在 Kaggle 开源
Google DeepMind 推出生物声学模型 Perch 的升级版并在 Kaggle 开源。新版本训练数据翻倍，不仅提升了鸟类识别，还扩展到了珊瑚礁等水下环境，能从海量野外音频中检索物种声音，协助科学家保护濒危动物。
周三
8月6日 星期三
澳洲研发首个 AI 路边防撞系统 LAARMA：自动预警动物，代码开源
悉尼大学等机构发布 AI 路边监测系统 LAARMA，专门防止野生动物与车辆相撞。系统结合传感器与自监督学习，在百米内检测准确率达 78.5%，触发警示后车辆平均降速 6.3 km/h。最值得关注的是其代码将全部开源，方便全球保护各类濒危动物。
微软推出自适应推理系统 CLIO：无需后训练，GPT-4.1 成绩超 o3
微软公布自适应推理系统 CLIO，无需强化学习后训练，而是靠运行时的自省循环让大模型自主推理。在 HLE 生物与医学测试中，它让 GPT-4.1 准确率从 8.55% 提升到 22.37%，超过了 OpenAI 的 o3。最关键的是，它让科研人员可以调节不确定性阈值并中途介入纠偏。
周二
8月5日 星期二
微软推出 Project Ire：自主逆向工程分析恶意软件，已拦截 APT 样本
微软公布自主 AI 原型 Project Ire，无需人工介入即可自主反编译未知文件、推理代码逻辑并裁定威胁。该系统结合大模型与逆向分析工具链，已首度独立定罪并拦截特定 APT 恶意样本，误报率仅 2% 至 4%，后续将整合进 Defender。
周一
8月4日 星期一
Cisco 发现大模型新漏洞：用「分解法」诱导 AI 逐字背出训练数据
Cisco Talos 研究员披露名为 decomposition 的方法，可通过多轮提示绕过护栏，诱导大模型逐字背出训练集里的新闻报道。该测试成功从模型中提取了数十篇《纽约时报》的原句，给大模型版权争议与敏感数据防护敲响了警钟。
周三
7月30日 星期三
Google DeepMind 发布 AlphaEarth Foundations：把全地球观测数据压缩进 AI
Google DeepMind 推出 AlphaEarth Foundations 模型，将光学卫星、雷达等多源地球观测数据统一转为数字嵌入。对应数据集已上线 Google Earth Engine，体积比同类方案小 16 倍，平均误差降低 24%。
周二
7月29日 星期二
斯坦福造出「AI 虚拟实验室」：多智能体几天搞定新冠纳米抗体
斯坦福大学等团队在《自然》发文，推出模拟科研团队的「虚拟实验室」。人类只需给 AI 课题组长出题，系统会自动招募不同专业智能体开会、调工具并设专人挑刺。团队用它几天内设计出新冠纳米抗体，并在现实湿实验中验证有效。
周五
7月25日 星期五
罗彻斯特大学新研究：读一句英文，AI 筛查帕金森病准确率达 85.7%
罗彻斯特大学团队在《npj Parkinson's Disease》发表成果，受试者对着麦克风朗读一句包含所有英文字母的例句，融合三种语音模型的 AI 就能以 85.7% 的准确率筛查出帕金森病，表现优于非专科医生。该技术有望用于居家初筛，但目前假阴性率约 25% 且仅支持英语。
周三
7月23日 星期三
DeepMind 推出 Aeneas：破译古罗马残损石碑，人机协同反超专家
DeepMind 等在《自然》发表多模态模型 Aeneas，能结合图像与文本完成任意长度的古拉丁碑文修复、年代判定和地点溯源。在实际评估中，历史学家搭配 Aeneas 后置信度提升 44%，断代误差约 13 年，协同效果超过纯人或纯 AI 单打独斗。
周二
7月22日 星期二
OpenAI 与 Penda 联合研究：AI 临床助手帮医生减少 16% 诊断错误
OpenAI 与肯尼亚医疗机构 Penda Health 公布近 4 万人次就诊研究，大模型驱动的临床助手 AI Consult 让医生诊断错误减少 16%、治疗错误减少 13%。系统在后台运行充当安全网，仅在发现潜在风险时预警，最终决策权仍在医生手中。
Latent Labs 推出网页模型 LatentX：浏览器里直接设计全新蛋白质
Latent Labs 推出网页端生物大模型 LatentX。该模型由前 DeepMind 团队成员打造，支持研究人员在浏览器中直接生成自然界不存在的全新蛋白质，并在结合测试中取得 SOTA 成绩。它不像 AlphaFold 仅预测结构，而是从头生成，目前免费开放。
悉尼科技大学研发 AI 思考帽：无需手术，把脑电波直接转成文字
悉尼科技大学研究人员开发出一款 AI「思考帽」，戴在头上记录脑电波，先用深度学习解析意图，再由大语言模型纠错成文字。该方案无需开颅手术或 MRI 扫描，目前转译准确率约 75%，未来有望帮助中风与失语症患者恢复沟通能力。
周六
7月19日 星期六
OpenAI 实验模型拿下 IMO 金牌水平：6 题解出 5 题，获 35 分
OpenAI 宣布其实验性通用推理大模型在模拟 2025 年国际数学奥林匹克竞赛中拿下金牌水平的成绩。模型不联网且不用外部工具，解出 6 题中的 5 题拿到 35 分。不过 DeepMind 质疑评分缺乏官方评分细则，成绩尚未获官方认可。
周三
7月16日 星期三
哥大研发 EchoNext：普通心电图查出隐性心脏病，准确率达 77%
哥伦比亚大学团队推出 AI 工具 EchoNext，能直接从普通的常规心电图（ECG）中筛出隐匿的结构性心脏病。其诊断准确率达 77%，超过心脏科医生的 64%。这意味着原本无法诊断该病的廉价心电图，能直接为更昂贵的心脏超声做精准分诊。
周日
7月13日 星期日
斯坦福研究预警：AI 心理治疗机器人存在显著风险，甚至助长自杀隐患
斯坦福大学发表论文，测试了 5 款主打心理治疗的 AI 机器人，发现它们不仅容易对精神分裂或酒精依赖等病症产生歧视，更在面对自杀意念提示时直接提供高桥列表。研究指出大模型和新模型并未改善这一问题，AI 远不足以替代专业心理医生。
周五
7月11日 星期五
石墨烯人工舌头来了：结合 AI，识别人类味道准确率达 98%
科学家研发出一种结合机器学习的石墨烯人工舌头，首次能在潮湿环境下工作，识别已知味道的准确率达 98.5%。它把传感与计算整合在一处，但目前仍处于原型阶段，体积和功耗偏大，未来有望用于味觉重建。
