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。
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。
哈佛大学研究者 Fiona Chen 和 James Stratton 基于 Jellyfish 的聚合分析数据,考察 2021 年至 2026 年 3 月间 700 多家软件开发公司、70 多万名员工的 3 亿条工作事件(如提交和 pull request),发现人工代码审查成为 AI 编码工具整体效率的显著瓶颈。
Ai2 用 GPU 时间预算、分层公平分配和时间切片合约替换了原有的优先级调度器,以提升高价值研究获得 GPU 资源的概率。其集群管理数千块 NVIDIA H100、B200 和 B300,规模从 88 到 1024 块 GPU,约 150 名内部研究者的需求长期是可用算力的 2-3 倍。
Anthropic 的 Claude Science 首次绘制出完整的紫外天图。该项目由 Claude Science 协调多个 AI 智能体,从多个太空任务下载数据、进行校准并合并,再用 inpainting 技术补全缺失区域。
作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern,在几天内做出六个模型,包括 0.8B 的 Pocket Rewriter、柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机视角 LoRA、Doodle-in LoRA 和 Agate 4-step 蒸馏模型,总计算成本约 103 美元。
推荐理由:作者用 ML Intern 在两天内做出六个模型,并公开全部提示词与成本明细,可迁移到自己的训练流程。
Anthropic 为 Claude 推出两项 beta 功能:Dashboards 可连接 BigQuery、Databricks、Snowflake、Salesforce 等数据源。
推荐理由:Anthropic 为 Claude 新增仪表盘与动画视频两项 beta 功能,并给出数据源接入和导出方式,可据此判断其工作流覆盖范围。
数学界部分人士呼吁抵制 OpenAI,起因是该公司一次性放出 700 多份 AI 生成的数学证明文件,被一个顾问小组称为展示力量而非学术成果。菲尔兹奖得主 Terence Tao 在其博客转发该声明,并提出数学应进入不再以解题为主要衡量标准的 Math 2.0 时代;Scott Aaronson 则称这一局面为 Mathocalypse。
推荐理由:围绕 OpenAI 一次性放出 700 多份 AI 数学证明文件,呈现数学界抵制呼声与两种合作模式的对比。
Ben Affleck 本周因多段采访视频展示其对 AI 技术的理解而走红,他谈及卷积神经网络、Transformer、张量、GPU 和推理等概念,并称自己会写 Python。他透露曾拜访 OpenAI,创立了 16 人的 AI 影视初创公司 InterPositive,通过解冻权重微调开源视频模型,仅训练最后一层电影化层以达制作标准,该技术已用于其电影《Animals》的后期制作。
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。
AWS 发布基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 EKS 的多租户参考架构,让多个团队共享同一 GPU 集群。
Google Research 在 NBER 发布三个月实地实验,将 133 名专利律师随机分为两组,一组提前使用当时未发布的 Google Labs AI 专利撰写工具(现属 Gemini Notebook)。
推荐理由:三个月专利撰写实验区分了AI带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化,为评估AI对专业能力的影响提供了可迁移的实验设计。
扎克伯格与 Priscilla Chan 支持的 nonprofit Biohub 正协调一项 18 亿美元的计划,用于构建预测细胞行为的 AI 模型,以加速药物研发。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架,围绕 Harnessed Agentic RL 范式重建,让部署时使用的同一套 agent harness 直接参与训练,无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由:微软研究院开源了约 3500 行的智能体 RL 框架,并给出 6000 样本提升 14.6 个百分点的完整训练管线。
英伟达团队基于 Nemotron 3 通过 SFT、RL 和生成-验证-精炼推理流程,在 IOI 2026 和 IMO 2026 双双达到金牌水平。IOI 2026 中 Nemotron-3-Ultra-CC 得 535.4/600,高于 361.12 的金牌线;IMO 2026 系统得 30/42,高于 29 的官方金牌线。
推荐理由:原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集,可据此复现领域专家模型。
Healthleap 完成 3800 万美元种子轮和 A 轮融资,其中 800 万美元种子轮由 Sequoia Capital 和 First Round Capital 联合领投,3000 万美元 A 轮由 Hummingbird Ventures 领投。
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果,并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。
推荐理由:OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果,并放出 Lean 形式化证明,可供研究者直接查阅。
Google Research 展示 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model(PDFM)作为公共卫生概念验证:它把匿名搜索趋势、人口流动、建成环境密度和环境因素压缩为按月更新的位置嵌入向量,无需任务微调即可直接接入现有流行病学模型。
针对多团队共享 Amazon SageMaker HyperPod 集群的治理难题,AWS 提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型,并说明如何通过 SageMaker Unified Studio 将已批准的 HyperPod 集群接入项目,同时保留底层 IAM、Amazon EKS、RBAC 或 Slurm 控制。
Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体与科研的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,Apache 2.0 全量权重预计本月放出。
推荐理由:Reflection 从隐身状态发布 501B 开源权重模型,并给出预训练与 RL 的算力、数据细节,可对照同期中美开源模型格局。
基于 Falcon-H1-Arabic 构建的 Falcon-Emirati-7B 是一款专攻阿联酋方言的 7B 模型,目标是以母语者的方式理解和生成 Emirati Arabic 的词汇、语气与文化语境。
据 Bloomberg 报道,DeepSeek 接近完成至少 120 亿美元的新一轮融资,最初目标约 75 亿美元、估值约 750 亿美元,知情人士称总额可能接近 150 亿美元,宁德时代与腾讯出资份额最大。
推荐理由:融资规模与投资方构成显示资本对 DeepSeek 的押注,也交代了其自研芯片与 IPO 计划。
PhAI Labs 联合斯坦福、牛津、普林斯顿的研究者提出 JEPA-Anything,把标准 JEPA 的单一预测拆成四个正交因子、各由独立预测模块处理,再重组为完整世界状态,在物理、机器人、天气等十个测试任务上优于同架构同数据的基线。
Ai2 开源 AstaBrief 8B,一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的模型,基于 Qwen3-8B 训练,已在 Asta 的 Generate a report 功能中作为 Fast 模式上线,与 Claude 驱动的 Thinking 模式并存。
推荐理由:原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 加 DPO 训练配方与数据过滤经验,可迁移到其他科学报告生成场景。
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData,利用目标模型的失败案例与更强教师的成功示范,定位能力缺口并生成、验证新的可执行训练任务,随模型提升动态调整课程。该流程在 EnterpriseOps Gym 环境中演示,生成的任务需满足可行性、真实性与难度三项要求,验证器则需保证一致性、可靠性与完整性,通过校验的样本用于后训练。
Amazon Quick 为 AI 构建的 Quick Apps 推出 Live Data in Apps,应用每次打开都会实时查询受治理的 Quick Sight 数据集,不再依赖构建时的静态快照。查询以查看者身份执行,现有行级和列级安全规则自动生效,SPICE 与 Direct Query 数据集均支持,查看者需为已认证的 Quick 用户并逐数据集授权。
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂老虎机(LinUCB)优化产品获客漏斗,七周线上 A/B 测试中,一个人群最终漏斗转化率取得高个位数相对提升,另一人群则未见改善,问题出在内容而非模型。
uniopen 通过 Amazon SageMaker AI 对 Amazon Nova 2 Lite 进行监督微调,并做提示词层面的输出优化,使其适配自身零售审核策略。该策略按九类行为与品牌/其他/违禁三类主体两个维度分类,评测在 737 个对话窗口的留出测试集上进行,微调数据集含 3391 个训练窗口。Amazon Nova 2 Pro 仅用于生成候选修正,须经人工核验后才能进入训练集。
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。
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线,利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及地质电导率数据,为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
CoreWeave 宣布在 CoreWeave Cloud 上线 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统与 Spectrum-X 102.4T 以太网,Cognition 成为首个在生产环境运行该系统的客户。
推荐理由:CoreWeave 上线 Vera Rubin NVL72 与 Forge 平台,并给出 Cognition 实测吞吐与沙箱启动数据,可据此判断智能体训练到生产的工程路径。
AWS 发布跨账户自动化管理 Amazon Textract 适配器生命周期的方案,通过 AWS CloudFormation 和 Terraform 模板实现适配器在账户间的推广,并将适配器 ID 外置到 AWS Systems Manager Parameter Store,使生产环境适配器引用更新无需重新部署应用、零停机,原本需数小时或数天的协调工作缩短至数秒。
AMD 宣布以约 82 亿美元全股票交易收购专注空间智能的初创公司 World Labs,交易预计在 2026 年底前完成,尚待监管批准。World Labs 创始人李飞飞将加入 AMD 领导团队,出任执行副总裁兼首席科学家,直接向 CEO 苏姿丰汇报并负责前沿研究。
推荐理由:这笔全股票收购把世界模型团队并入芯片厂商,读者可据此观察硬件与模型整合的新路径。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 Kumo Structured 模型系列,已上线 Hugging Face,可在单次前向传播中完成分类与回归预测,无需训练、调参和特征工程。
推荐理由:NVIDIA 开源表格基础模型,无需训练和特征工程即可单次前向预测,并给出四个基准的排名与效率对比。
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。
亚马逊与杜克大学团队发现,在On-Policy Distillation中每条推理轨迹只随机训练一个token(约0.05%信号),仍能稳定提升Qwen3系列9组teacher-student配置的数学推理能力,单个极端token甚至可匹配或超过full-token OPD,并出现学生反超教师的情况。该现象还扩展到coding reasoning、Llama系列和基于PPO的RLVR。
AMD 宣布以 82 亿美元全股票收购李飞飞的 World Labs,交易预计 2026 年底前完成,仍须取得监管批准。交割后李飞飞将加入 AMD 担任执行副总裁兼首席科学家,直接向苏姿丰汇报,联合创始人 Justin Johnson 和 Ben Mildenhall 继续带领团队并入 AMD。
推荐理由:交易金额、估值倍数与投资方回报结构都有具体数字,可据此观察芯片厂商布局世界模型的路径。
华为在全联接大会2026同期AIDC基础设施峰会上介绍源网荷储AIDC 1.0解决方案,并公布供电、储能和液冷最新进展。泰山UPS单柜容量达1280kVA、双变换效率最高98%,恒山直流UPS以一套硬件平台支持270V、400V、800V多种直流制式,SmartLi 5.0面向800V高压直流架构演进。AI赋能液冷系统以TMU为控制核心,与昇腾服务器原生适配,实现冷电联动跟随计算负载响应。
AWS 提出在 Amazon EKS 上结合 EFA 与 DeepEP 扩展 MoE 强化学习训练的架构,吞吐量提升 40%。该方案针对 RLHF 和 GRPO 等大规模 RL 训练中 rollout 生成与策略训练的资源竞争问题,通过 DeepEP 优化 Expert Parallelism 在 EFA 上的 all-to-all 通信。
在 Amazon SageMaker HyperPod 上,开源 RL 框架 SkyRL 用 GRPO 对 Qwen3-VL-8B 视觉语言模型做多模态强化学习后训练,在固定 64 个迷宫评测集上把解迷宫成功率从 43.75% 提升到 95% 以上。
Amazon SageMaker HyperPod 搭配 Qumulo 的 Cloud Native Qumulo(CNQ)与 Cloud Data Fabric(CDF),可让训练计算与数据集分处不同 AWS Region 而无需复制数据。