微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究，预测并优先排序数千种化合物，最高排名化合物在湿实验中产生了最大的经典态向基底态转变，从缩小化合物搜索空间到选出候选验证仅用一个周末。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态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。
Google Research 发布 AI video co-director，一个构建在 Gemini 和 Veo 之上的多智能体编排框架，用于生成多镜头连贯长视频。
推荐理由：Google 把长视频生成拆成四个可组合框架，并给出多镜头一致性与角色保持的评测结果。
Google Research 提出 PhotoScan，一个可从普通 2D 手机照片估算体脂率、Android-to-Gynoid 脂肪比（A/G）和内脏与皮下脂肪面积比（V/S）的深度学习框架，用于预测胰岛素抵抗。
推荐理由：Google Research 用手机照片估算体成分并预测胰岛素抵抗，读者可了解其与 DXA、BIA 的精度对比。
Google Research 发布 AMIE (Video)，基于 Gemini 和 Project Astra 构建，可在实时视频问诊中感知非语言线索、引导虚拟体格检查并同步完成诊断推理。
推荐理由：Google 用 300 场随机对照视频问诊给出 AMIE 与真人医生同级的评测结果，可看多智能体架构如何拆分实时对话与推理。
Google Research 发布 SensorFM，一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型，预训练语料超过一万亿分钟多模态信号，来自五百万名同意参与者。
推荐理由：Google 用一万亿分钟可穿戴数据预训练通用生理表征，读者可了解基础模型在健康领域的规模化路径。
Google Research 在 Nature 发表研究，提出 PHRM 系统，可在日常使用手机时通过前摄在面部解锁后采集 8 秒视频，被动估算心率与每日静息心率。
推荐理由：Google 用手机前摄在解锁后被动测心率，并公开迄今最大规模多肤色 rPPG 数据集与预训练模型。
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗的“三方照护”模式。在 98 个真实初级保健问题的盲评中，该系统 97 例无关键错误，医生对其回答的偏好高于现有证据综合工具；在 140 项问诊技能评估中，AI 在 68 项上达到或超过初级保健医生水平，但识别危险信号和指导关键体格检查仍不如专家医生。
推荐理由：Google DeepMind 公布 AI co-clinician 研究计划，用医生盲评和模拟问诊数据说明医疗智能体当前的能力边界。
Google Research 与多家 NHS 机构合作的 AIMS 研究在 Nature Cancer 发表两项配套研究，评估 AI 乳腺癌检测系统。
推荐理由：两项 Nature Cancer 研究给出 AI 读片在 NHS 双读流程中的敏感度、时间与仲裁数据，可了解医疗 AI 落地的真实约束。