为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题——对话 Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的一场对谈中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质结构预测远未解决，蛋白质动态、无序等问题仍待攻克。
#数据/训练
Latent SpaceAI 评分3030
Latent SpaceAI 评分3434 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈“合成超级智能”：从半导体到超导体
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在 Latent Space 播客中提出“合成超级智能”（synthesis superintelligence），主张 AI 科学发现需以物理实验为强化学习环境，而非仅靠更多互联网数据训练。
NVIDIA BlogAI 评分2222 NVIDIA AI 工厂如何实现高产出、长寿命与通用性以最大化投资回报
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报取决于产出能力、使用寿命与需求三项因素，其平台通过全栈协同设计实现每兆瓦吞吐最大化。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。
Latent SpaceAI 评分3434 Foundries vs Navigators：AI 如何降低科学研究的成本
Endura Therapeutics 的 Adrian Sanborn 提出，AI 对科学的影响分为两类：Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据生成速度提升一个数量级，但需要资本和多年投入；Navigators 则把 AI 嵌入公司日常流程，加速决策与实验迭代，无需专有模型或大数据集，且对每家公司都可行。
Latent SpaceAI 评分3838 Radical Numerics CEO Eric Nguyen 谈生物安全：AI 军备竞赛与基因组语言模型
Radical Numerics 联合创始人兼 CEO Eric Nguyen 指出，生物安全正成为 AI 军备竞赛的新前线，而提升生物能力的模型同样能帮助防御方跟上节奏。
Latent SpaceAI 评分5050 Google ERA：John Platt 谈用 AI 攻克可评分科学难题
Google 研究员 John Platt 团队推出 Empirical Research Assistance（ERA），用 Gemini 维护实验 notebook 树并按 Upper Confidence Bound 规则选择分支变异，自动求解可写成评分函数的科学问题，已产出至少 10 篇论文。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 2026 夏季开源模型观察报告
Hugging Face 发布 2026 年 1 月至 8 月的开源模型观察报告，基于 Hub 数据给出六项发现。报告显示公开模型仓库从 243 万增至 296 万，数据集从 71.1 万增至 100 万，Spaces 从 100 万增至 144 万，但 85.6% 的模型终身下载量不足 200 次，1.5% 的仓库占据 99.2% 的下载量。
推荐理由：Hugging Face 用 Hub 七个月数据拆解开源模型格局，下载与点赞的分野、Qwen 衍生生态和智能体流量变化都给出了可核对的数字。
Hugging Face BlogAI 评分2222 GPU 管理：为什么闲置 GPU 是新的停飞客机
Hugging Face 博客指出，AI 的下一个真正约束是 GPU 利用率而非智能水平。GPU 按日历小时计费，却只在计算小时产出，企业自购 GPU 后问题从"能否买到"变成"能否让它们保持忙碌"。集群按峰值需求配置，但需求并不持续，满载 GPU 的集群仍可能浪费大部分产能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建、为智能体服务的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：为智能体服务、由智能体运行、由智能体构建。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。
Hugging Face BlogAI 评分2222 为什么专业化不可避免：从优化理论、生物学到机器学习
Dharma AI 撰文解读 Goldfeder、Wyder、LeCun 与 Shwartz-Ziv 的 2026 年论文《AI Must Embrace Specialization via Superhuman Adaptable Intelligence》。
Import AIAI 评分2222 Import AI 459：AI 监管为何困难、蛋白质折叠模型的缩放定律、AI 系统灭绝风险定价
Import AI 459 聚焦三项研究：英国 AI 安全研究所的论文指出，用 AI 监督 AI 训练的自动化对齐研究并非万能方案，实施难度高于预期；另有研究提出蛋白质折叠模型的缩放定律，以及为 AI 系统灭绝风险定价的探讨。
Import AIAI 评分6262 Import AI 455：AI 系统即将开始自我构建
Jack Clark 在 Import AI 455 中判断，到 2028 年底前有 60% 以上概率出现无需人类参与的 AI 研发，即 AI 系统能自主训练出自己的后继版本；若只看 2027 年，他给出的概率是 30%。