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AI科研

AI 領域的重要論文、新基準和新方法，以及 AI 在生物、醫藥、材料等科學研究裡的突破。

近 7 天 13 則

  2. 傳播指數 44

    Anthropic 部落格解析：AI 如何改變科學建模

    Anthropic 科學部落格發文探討 AI 對科學建模的改變。過去科學家需要手動編寫並比對多種競爭模型，現在 AI 能將模型寫成程式碼並自動執行、擬合與修改，從而快速探索多種可能的模型結構，找出契合真實資料的科學解釋。

  3. 傳播指數 64

    OpenAI 推出溼實驗基準 BioBasicsBench：GPT-6 Astra 跑出 66.7% 得分

    OpenAI 聯合 Ligo 推出評測基準 BioBasicsBench，用電泳圖、顯微鏡成像等原始實驗資料，測試 AI 智慧體處理 100 項日常溼實驗分析的能力。在最高推理設定下，GPT-6 Astra 拿到 66.7% 的分數，遠超 GPT-5.6 Sol。不過模型在對照檢查和菌落計數上仍容易犯錯。

  6. 傳播指數 80

    Anthropic 詳解 Claude 記憶機制：讓智慧體靠「做夢」自動糾錯

    Anthropic 提出名為「做夢」的智慧體記憶機制，讓 Claude 在任務間隔的空閒時間復盤歷史日誌，自動修正錯誤筆記並提煉長期規則。這模擬了人類睡眠時的記憶鞏固，核心在於讓 AI 學會判斷什麼才值得記，而不是盲目把所有細節塞滿上下文。

  8. 傳播指數 36

    Runway 最佳化 57B 即時影片模型：算力需求減半，4 張 H100 跑出 24 幀

    Runway 公佈即時數字人 Characters 的推理最佳化方案，將 57B 影片模型的硬體需求從 8 張 H100 減半至 4 張。通過在寫入快取時做量化並融合通訊運算元，單步擴散縮至 147.4 毫秒，穩定跑滿 24 幀即時生成。這意味著大規模部署即時高保真影片的硬體門檻大幅降低。

  9. 傳播指數 52

    Anthropic 用 Claude 攻克生物謎題：首次解析原核生物穹窿體 3D 結構

    Anthropic 生物實驗室在 Claude 協助下，首次解析出原核生物中類似穹窿體（vault）的 3D 蛋白質結構。從搜尋基因、最佳化提純到處理冷凍電鏡資料，Claude 參與了全流程，把原本需數週的模型搭建縮短至 34 小時。這為揭開這一自 1986 年發現以來功能未明的巨大結構帶來了新線索。

  10. 傳播指數 47

    MIT 演示 AI 直接重寫模型權重：無需訓練，僅改 0.016% 修復小模型缺陷

    MIT 研究人員發現，OpenAI 的 GPT-6 Astra 能在不進行二次訓練的情況下，直接讀取並修改其他小模型的連續權重。在測試中，Astra 僅修改了 Qwen 模型 0.016% 的權重就修補了死迴圈缺陷，將其數學得分從 7.9% 拉高至 48.1%。這意味著前沿模型未來或能直接在底層手動升級 AI，無需依賴繁重的訓練流程。

  13. 傳播指數 46

    Anthropic 開源 FlashProve：用零知識證明防模型掉包，單卡每秒 110 token

    Anthropic 開源可驗證推理系統 FlashProve，利用 zkSNARK 零知識證明技術，在不暴露模型權重的前提下，驗證回答是否確由指定模型生成。在單張 H100 上跑 400B 規模的 Llama 4 Maverick，證明速度達每秒 110 token。雖然生成證明比原生推理慢 70 至 95 倍，但普通 CPU 幾秒內即可完成驗證，為防範輸出篡改和合規監管提供了新工具。

  15. 傳播指數 36

    Anthropic 收購單人藥企：靠 Claude 搞定藥物設計，啟動自研製藥

    Anthropic 披露多項 Claude 製藥成果，並宣佈收購單人藥企 Mithril Medicine，正式下場自研藥物。藉助 Claude 協作，Mithril 的候選藥 18 個月即跑通小鼠實驗，有望 2028 年底進人體試驗；它還在 4 小時內起草原本耗時 3 個月的監管申報。不過官方提示該業務可能無法產生收益。

  16. 傳播指數 36

    Cortical Labs 聯機 15 臺生物計算機：活體神經元協同，跑贏傳統 AI

    Cortical Labs 推出 HIVE 系統，將 15 臺搭載活體人類神經元的 CL1 生物計算機組網協同。在虛擬導航測試中，15 臺叢集得分達到約 70%，大幅領先傳統深度 Q 網路的 32%。這種腦細胞分工機制有效平抑了生物活體的波動，證明了網路化生物計算的落地潛力。

  17. 傳播指數 47

    OpenAI 稱 AI 取得三大科研突破：證偽 ETH 假說並推進千禧年難題

    OpenAI 宣佈其未釋出模型在數學、電腦科學與物理學取得三項突破，包括證偽被廣泛引用的指數時間假說（ETH），以及推進千禧年物理難題。最關鍵的是，部分成果已完成 Lean 形式化驗證，並交由原假說提出者與諾獎得主牽頭核實。

  18. 傳播指數 33

    研究人員推出 DecisionRAG：不用檢索器，268 萬段資料檢索只要 0.7 秒

    研究人員推出 DecisionRAG，用決策模型替代傳統向量檢索與生成式推理。系統借鑑人類查閱圖書的層級結構，單次前向傳播即可給同級選項同時打分，不生成文本直接逐層定位。在 268 萬段維基百科測試中，檢索僅需 0.7 到 1.8 秒，召回率大幅領先傳統重排方案。

  19. 傳播指數 52

    Microsoft 診斷系統登《Science》：準確率超醫生兩倍，成本壓低過半

    Microsoft 在《Science》發表多智慧體診斷系統 MAI-DxO。它模擬醫生專家組多輪會診，在《新英格蘭醫學雜誌》複雜病例中達到 83% 準確率，遠超查閱資料的醫生（36%），且檢查花費減少一半以上。最值得關注的是，AI 能自主權衡開單收益與成本，目前正計劃在波士頓醫院展開前瞻性臨床測試。