AI 加速攻克「不可成藥」靶點：胰臟癌新藥生存期翻倍
針對此前難以成藥的 RAS 蛋白，新藥 daraxonrasib 將晚期胰臟癌患者中位生存期從 6.6 個月延長至 13.2 個月。更重要的是，研究人員正利用 AI 篩選數百萬種化合物，加速攻關佔據約 70% 癌症誘因的 p53 與 MYC 等平滑靶點。這意味著過去數十年的靶向藥死衚衕正被 AI 算力快速打通。
AI科研 · 日報
週三
6月10日 星期三
AI 自主研究框架 Arbor 釋出：靠「假設樹」迭代，收益超 Claude Code 2.5 倍
研究人員提出自主研究框架 Arbor，核心是利用「假設樹細化」解決 AI 智慧體試錯後容易丟上下文的問題。系統由總協調器掌舵策略、隔離執行器分頭跑實驗並儲存證據，在多項長週期科研任務中平均收益達 Claude Code 和 Codex 的 2.5 倍以上。
伯克利釋出全新智慧體基準 ALE：GPT-5.5 險勝 Claude Fable 5 登頂
UC Berkeley 旗下機構聯合 300 多位專家推出智慧體基準「Agents' Last Exam」（ALE），考核 55 個行業的真實桌面工作流。OpenAI 的 GPT-5.5 憑 24.0% 的通過率位列榜首，略勝 Anthropic 剛釋出的 Claude Fable 5。不過在最難一檔任務中，所有頂尖模型的得分依然全掛零。
週二
6月9日 星期二
KAIST 提出 Lip Forcing：兩步擴散實現 31 FPS 即時口型同步
KAIST AI 與 AIPARK 推出首個用於 V2V 口型同步的自迴歸擴散模型 Lip Forcing。通過將 14B 教師模型蒸餾為僅需兩步去噪的學生模型，1.3B 版本在單張 H100 上達 31 FPS，首次突破即時同步門檻。
Google DeepMind 獅子山試驗：Gemini 輔導 8 周，數學進步相當於 2 年多
Google DeepMind 公佈隨機對照試驗結果：在獅子山 12 所學校中，Gemini 輔導系統 8 周內讓學生數學水平提升了相當於 1.2 至 2.5 年的進度。它充當蘇格拉底式導師，76% 的回覆都在提問引導，僅 2% 直接給答案。最值得關注的是，這打破了 AI 讓學生變懶的擔憂，但教師深度參與時效果才翻倍。
週五
6月5日 星期五
Anchor World 亮相：用真實人體動作引導第一人稱世界模擬
第一人稱世界模擬器 Anchor World 公佈。它支援輸入 3D 人體動作與場景錨點圖，直接渲染出人在空間中走動並與水槽、刀具互動的第一人稱影片。這種動作驅動機制有望用於生成人形機器人的訓練資料；目前程式碼正處於稽核階段。
Claude 化身化學家：Opus 4.7 讀核磁譜圖，看齊專業化學軟體
Anthropic 釋出白皮書，測試 Claude 在核磁共振（NMR）譜圖分析上的表現。未經化學專屬微調的 Claude Opus 4.7 在氫譜預測上平均誤差僅 ±0.079 ppm，看齊或超越 ChemDraw 與 MestReNova，還能直接從譜圖逆向推導分子結構。不過當前測試樣本僅 20 個化合物。
週四
6月4日 星期四
Anthropic 披露內幕：Claude 編寫超 80% 內部程式碼，AI 加速自我改進
Anthropic 旗下機構披露內部資料：截至 2026 年 5 月，Claude 編寫了公司超 80% 的程式碼，工程師產出達到 2024 年的 8 倍。最值得關注的是，AI 正加速邁向「遞迴自我改進」；不過 Anthropic 警告，人類失去控制的風險可能比社會各界的預期來得更快。
週三
6月3日 星期三
OpenAI 升級生命科學模型 GPT-Rosalind：融合 GPT-5.5 智慧體能力
OpenAI 宣佈升級專為生命科學研究打造的 GPT-Rosalind 模型，融合 GPT-5.5 的智慧體程式設計與工具呼叫能力。新模型在藥物化學與基因組分析上全面超越 GPT-5.5，最多可節省 31% 的 Token。目前該模型通過受信任訪問體系向全球合規機構開放。
週二
6月2日 星期二
ByteDance 提出 WavTTS：直接建模原始波形，幾秒克隆聲音
ByteDance 提出零樣本語音合成模型 WavTTS。它基於 DiT 與流匹配，跳過傳統的潛空間壓縮，直接對原始音訊波形建模以避免資訊損失。最值得關注的是，它僅需幾秒樣本就能生成自然語音，大幅縮減了原始波形建模與主流模型之間的質量差距。
微軟公佈量子處理器 Majorana 2：靠 AI 輔助設計，量子位元壽命飆升至 20 秒
Microsoft 公佈可擴充套件量子處理器 Majorana 2，在 AI 輔助設計的鉛基材料堆疊支援下，拓撲量子位元可靠性提升超 1000 倍。其壽命從毫秒級躍升至平均 20 秒，偶超 1 分鐘。微軟藉此將路線圖時間減半，目標 2029 年造出容錯量子計算機。
週一
6月1日 星期一
斯坦福合同法盲測：75% 對決中，法學教授更認可 AI 的回答
斯坦福大學主導的研究顯示，在近 3000 次合同法答疑盲測中，法學教授在 75% 的情況下更認可 AI 給出的答案，而非人類同行撰寫的版本。最值得關注的是，教授僅將 3.5% 的 AI 回答標記為有害，而同行回答達 12%。也就是說，大模型在需要複雜推理與主觀判斷的領域已表現出驚人能力。
週三
5月27日 星期三
AutoScientists 釋出：讓去中心化 AI 組團做科研，實驗提速 1.9 倍
研究團隊釋出科研多智慧體系統 AutoScientists，採用去中心化架構讓 AI 自主組隊驗證假設。在相同預算下，它在 GPT 訓練最佳化上比 Autoresearch 快 1.9 倍，並在 BioML-Bench 任務上超越現有最強智慧體，大幅減少長週期實驗裡的重複試錯。
Biohub 釋出 ESM 蛋白質世界模型：幾天搞定抗體設計，已在實驗室跑通
Biohub 釋出新一代蛋白質世界模型 ESM，包含結構設計工具 ESMFold2、語言模型 ESMC 和含 11 億結構的 ESM Atlas。ESMFold2 能在數天內完成結合劑與單鏈抗體的計算設計和打分，並在 EGFR、PD-L1 等五個臨床靶點通過了溼實驗驗證。藥物研發最耗時的早期結合劑發現被大幅提速。
羅切斯特大學研發太陽能海水淡化技術：不排濃鹽水，還能提取鋰
羅切斯特大學團隊公佈一種太陽熱海水淡化新技術，利用飛秒雷射蝕刻的黑金屬吸收陽光蒸發海水。該技術藉助「咖啡環效應」把鹽分析出為固體，不僅避免排放危害海洋的濃鹽水，還能從中回收用於電池的鋰元素。
週二
5月26日 星期二
NVIDIA 推出視覺定位框架 LocateAnything：一句話框出目標，密集檢測提速 10 倍
NVIDIA 團隊推出視覺定位框架 LocateAnything，支援輸入一句話文字描述即刻框出並切取影像中的目標物體。它採用並行邊界框解碼機制並依託 1.38 億樣本資料集訓練，將幾何框作為原子單元單步解碼，在提升定位精度的同時讓密集檢測速度最高提升 10 倍。
Datacurve 釋出 DeepSWE 基準：測出程式設計智慧體的真實差距
Datacurve 釋出針對程式設計智慧體的新基準測試 DeepSWE。團隊表示，頂尖模型在現有公開榜單上跑分看似接近，DeepSWE 則通過貼近開發者日常工作的真實環境，測出它們真正的能力差距。
DeepMind 釋出 AlphaProof Nexus：用幾百美元算力，解開 56 年未解數學題
Google DeepMind 釋出 AlphaProof Nexus 論文，在 353 個開放數學題中自主攻克 9 個 Erdős 難題，並證明了 44 個 OEIS 猜想。系統將大模型與證明輔助工具 Lean 結合完成機器驗證，單題成本僅數百美元。最值得關注的是，AI 正以極低成本介入真正的數學前沿研究，但需全新數學構造的問題仍無法解決。
週一
5月25日 星期一
TriSplat 提出新 3D 重建架構：跳過高斯轉網格，單次前向直出遊戲級 3D 模型
研究團隊提出前向 3D 重建網路 TriSplat，直接採用三角形基元表徵場景，單次推理即可匯出完整的 3D 網格。它省去了傳統高斯潑濺複雜的後處理轉換，最快 1.2 秒出模，生成的資產能直接接入 Unreal 等物理引擎與碰撞檢測管線。
阿里釋出 StreamChar：單張 H100 即時流式生成全身數字人音影片
阿里團隊公佈數字人音影片生成框架 StreamChar，將長程編排與短視窗去噪解耦。它利用 LLM 與音影片聯合 DiT 架構，配合記憶機制防止身份漂移與音畫脫節，在單張 H100 上跑出即時流式生成。全身數字人離即時互動和虛擬主播更近了一步。
ControlLight 釋出影像重打光：連續調節照明強度，暗光廢片也能救回來
研究團隊提出弱光影像增強框架 ControlLight。它通過專門的加權流匹配損失，讓使用者能連續、平滑地調節光照強度，同時保持原圖結構與真實感。暗光拍攝廢片無需大幅重拍，就能直接二次布光。
Pantheon360 亮相：靠 3D 快取生成連貫的 360 度全景影片
研究團隊公佈 Pantheon360 框架。它利用顯式 3D 快取作為幾何骨架，讓擴散模型專注渲染紋理，從稀疏全景輸入生成高保真 360 度影片。這意味著數字孿生和 VR 場景有了更穩定、不易漂移的全景生成方案。
週五
5月22日 星期五
NVIDIA 提出 PiD：用畫素擴散替換 VAE，2K 生圖解碼壓進 1 秒
NVIDIA 團隊提出影像解碼技術 PiD。它用畫素擴散替代傳統 VAE，將解碼與 4 至 8 倍上取樣整合，在 RTX 5090 上把 2K 影像解碼壓到 1 秒內。這解決了高解析度生成最後一步細節模糊的痛點，同時大幅縮短了等待時間。
GenRecon 亮相：幾張照片重建大尺度 3D 場景，效果提升 16%
研究人員公佈 3D 場景重建方法 GenRecon。它將大場景切分成重疊塊，結合 Trellis.2 先驗與幾張普通照片，直接生成可編輯的室內 PBR 網格，表現優於現有前沿方法 16%。這意味著無需昂貴掃描器，普通手機拍幾張照就能快速復刻空間資產。
週四
5月21日 星期四
研究人員提出 SEGA：免訓練調節 RoPE，讓 DiT 穩出 4K 大圖
研究人員提出免訓練方法 SEGA，專門解決 DiT 模型生成超解析度影像時易崩潰的問題。它在每步去噪時按頻域能量動態縮放 RoPE 位置編碼，既保留宏觀構圖又還原微觀細節。這意味著無需昂貴的重新訓練，現有模型也能直接輸出 4096 級別的高畫質大圖。
Lift4D 亮相：一段普通 2D 影片直接重建完整 4D 場景
研究人員公佈 Lift4D 框架。它只需一段普通的單視角 2D 影片，就能重建出包含完整外觀與運動變形的 4D 場景，還能自動腦補鏡頭未拍到的死角與遮擋區域。這意味著日常單機位拍攝的動態物體，也能實現 360 度環視檢視。
週三
5月20日 星期三
PhysX-Omni 釋出：AI 生成 3D 資產補齊物理屬性，直通機器人模擬
研究人員釋出物理 3D 生成框架 PhysX-Omni，讓 AI 生成的模型不僅外觀逼真，還能具備可直接用於模擬的材質、運動學和可變形屬性。最值得關注的是，它配套推出了通用物理資料集與評測基準，讓生成的資產能直接接入具身智慧與機器人訓練。
芝大研發 AI 柔性皮膚貼片：毫秒級在體運算，快速捕捉心臟異常
《Nature Electronics》刊登芝加哥大學團隊成果，研究人員研發出一款柔性 AI 皮膚貼片。它無需連網即可直接在人體表面進行毫秒級計算，在測試中以 99.6% 準確率定位心臟異常波形，即便拉伸至 1.5 倍以上依然穩定。
OpenAI 推理模型推翻 80 年數學猜想：自主證偽埃爾德什單位距離問題
OpenAI 宣佈其通用推理模型自主推翻了數學家埃爾德什在 1946 年提出的平面單位距離猜想。該模型借用代數數論工具，打破了近 80 年來方格點陣最優的共識。證明已獲菲爾茲獎得主蒂姆·高爾斯等外部數學家檢驗確認。
週二
5月19日 星期二
Google 推出 Gemini for Science：用智慧體加速科研假設與計算發現
Google 推出 Gemini for Science，包含假設生成、計算發現與文獻洞見三款實驗工具，併發布整合 30 多個生命科學資料庫的 Science Skills。Co-Scientist 與 ERA 論文已發表在《Nature》，目前逐步開放申請。
影片版 ControlNet：CogOmniControl 靠幾幀草圖精準控制影片生成
研究團隊公佈 CogOmniControl 論文，打造出類似 ControlNet 的多輸入影片控制系統。只需輸入 3 幀粗糙草圖或姿態骨架，搭配參考圖和提示詞，就能生成動作一致的影片。它專門面向專業創作流，不過目前僅釋出論文，尚未開原始碼與模型。
