扎克伯格旗下 Biohub 牵头 18 亿美元，构建预测细胞行为的 AI 模型
扎克伯格与 Priscilla Chan 支持的 nonprofit Biohub 正牵头一项 18 亿美元的计划，整合数据、实验室设备与算力，用于训练预测细胞行为的 AI 模型，以加速药物研发。
#数据/训练
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今日 5 条The DecoderAI 评分6262 Microsoft Research精选AI 评分7171 微软开源 Agent Lightning v1.0：3500 行轻量级 Agentic RL 框架，支持真实 harness 训练
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量级 Agentic RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现 agent。
推荐理由：微软开源 Agent Lightning v1.0，用约 3500 行代码把真实 harness 直接接入强化学习训练，并给出可复现的编码智能体训练结果。
The Verge · AIAI 评分6262 Google DeepMind、Meta 与 Isomorphic Labs 联合向 Biohub 投资 3 亿美元
Google DeepMind、Meta 和 AI 药物发现初创公司 Isomorphic Labs 联合向扎克伯格夫妇创立的非营利生物医学研究机构 Biohub 投资 3 亿美元，用于构建 AI 数据集，帮助研究人员以数字化方式提出、预测和回答生物学问题。
TechCrunch · AIAI 评分4242 Healthleap 融资 3800 万美元，用 AI 标记医院中可能被漏诊的患者
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进推理流程微调出专用模型，在 IOI 2026 和 IMO 2026 均达到金牌水平。
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，可迁移到其他专业领域。
Latent Space精选AI 评分8888 OpenAI 内部模型发布 722 篇数学论文，称解决 500 个公开数学难题中的 90 个
OpenAI 从一个未公开的内部前沿模型发布了一批数学成果，公开在 GitHub 仓库中，包含 722 篇论文、分为 372 个相关结果族，来自约 4000 道研究问题的评测，平均每个结果消耗约 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力。
推荐理由：OpenAI 用内部模型批量产出数学结果并公开仓库，读者可据此了解这批成果的规模、算力成本与外界质疑。
The Verge · AI精选AI 评分7878 OpenAI 发布 722 篇数学手稿，称解决数百个开放问题
OpenAI 公开了一批由未发布的前沿模型产出的数学成果，共 722 篇手稿、覆盖 372 个结果族，据独立顾问组织 AGMAI 称其中包含对数百个开放问题的解答。OpenAI 表示这些结果平均消耗相当于 ChatGPT Pro 三小时的思考算力，并披露了部分推理摘要与算力估算。AGMAI 此前建议 AI 实验室及时通过学术渠道发布数学结果，并避免把成果发布当作模型营销手段。
推荐理由：OpenAI 一次性公开 722 篇数学手稿，读者可借此观察前沿模型产出研究成果的发布方式与学界争议。
Simon WillisonAI 评分6666 Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版：1 万亿参数、49B 激活参数
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版，这是一个 1 万亿参数、49B 激活参数的模型，基于自有 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群训练，目前通过 Mistral API 提供。
TechCrunch · AIAI 评分2222 Mirror Particle 正在构建人类行为的“世界模型”
旧金山初创公司 Mirror Particle 正在从零构建一个模拟人类行为及其变化原因的基础模型，认为依赖 LLM 角色扮演预测人类行为的做法根本行不通。该模型结合客户数据、时事、流行文化和社交媒体等专有数据，追踪动机如何随经历变化，重点关注人们实际做了什么而非问卷自述。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
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。
Google ResearchAI 评分3838 Google Earth AI 的 PDFM 地理空间基础模型如何用于全球公共卫生
Google Research 展示 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）可作为即插即用输入，无需任务特定微调即可增强现有流行病学模型。
The DecoderAI 评分6666 研究者将 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理到生物的通用世界模型 JEPA-Anything
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，覆盖物理、机器人、天气、单细胞与临床等七个领域。
The Decoder精选AI 评分7878 宁德时代与腾讯领投 DeepSeek 新一轮融资，公司计划 2027 年 IPO
据 Bloomberg 报道，DeepSeek 新一轮融资接近至少 120 亿美元，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 DeepSeek 在 V4-Flash 后的资本热度，也给出其 2027 年 IPO 与自研芯片的路径。
Latent SpaceAI 评分7474 Reflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 在本月放出。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅约 34% 的 agentic AI 项目能进入生产环境，知识、上下文与遗留数据系统是主要失败点。
The DecoderAI 评分6262 Aleph Alpha 发布 78B 开源模型 Kolibri，主打欧洲 AI 主权
Aleph Alpha 发布 Kolibri，一款 78B 参数的德英双语模型，采用 MoE 架构，每个 token 约激活 3B 参数。公司称 Kolibri 在两种语言的质量与运行成本上处于帕累托前沿，德语占训练数据 21.3%，并建有专门的德语数据管线，部分合成训练数据由中文模型生成。
MIT Technology Review · AIAI 评分1010 如何将预测分析带入智能体 AI 时代
企业 AI 的竞争前沿已从预测转向自主决策，深度学习与生成式 AI 驱动的智能分析让 AI 能实时训练、持续进化，不再依赖季度刷新。预测引擎的数据来源也从规整的数值记录扩展到杂乱的非结构化交互数据，推动企业从被动回顾走向务实前瞻。Everest Group 合伙人 Vishal Gupta 认为，"分析"一词正让位于 AI。
The DecoderAI 评分4040 NASA 与 IBM 发布开源月球基础模型，基于 17 年轨道器数据
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model，称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 uniopen 如何用 Amazon Nova 2 Lite 定制零售审核策略并部署到生产
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。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2121 Amazon Quick Sight 推出层级筛选器，简化仪表板下钻
Amazon Quick Sight 发布层级筛选器，可将最多五级的相关字段（如 Region → Country → City）合并到一个紧凑控件中，替代多个独立筛选器。该控件支持跨层级混合选择，并默认作用于单视觉对象，可切换为跨工作表过滤整个仪表板。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 在 Amazon SageMaker AI 上用多轮 RL 微调搜索智能体
AWS 介绍如何用 Amazon SageMaker AI 的多轮强化学习（MTRL）微调搜索智能体，并以 Qwen3.6-27B 为例在 us-west-2 区域完成训练。
Hugging Face BlogAI 评分5050 ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData：为企业智能体生成训练数据
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，自动生成并验证新的可执行任务，用于企业智能体的后训练。该流程以 EnterpriseOps Gym 数据集演示，通过“能力规格卡”让生成器在不接触原始提示词和验证器细节的情况下扩展任务，并随模型进步动态调整课程。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3333 Amazon Quick 推出 Live Data in Apps：AI 构建的应用可实时查询受治理数据集
Amazon Quick 为 AI 构建的 Quick Apps 推出 Live Data in Apps，应用每次打开时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。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文多臂老虎机提升获客漏斗转化
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂老虎机（LinUCB）为产品获客漏斗做个性化内容选择，七周线上 A/B 测试中，一个人群的漏斗末端转化率取得高个位数相对提升，另一个人群则未见改善，问题出在内容而非模型。
NVIDIA BlogAI 评分2020 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。
Microsoft ResearchAI 评分3131 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院实习生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 指数预报及变电站纬度、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。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 与 CoreWeave 将 Vera Rubin NVL72 投入生产，Cognition 成首个客户
CoreWeave 宣布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统搭配 Spectrum-X 102.4T 以太网在 CoreWeave Cloud 上可用，Cognition 成为首个在生产负载上运行该系统的客户。
推荐理由：CoreWeave 上线 Vera Rubin NVL72 并公布 Devin 实测吞吐数据，可据此判断智能体编码负载的算力成本走向。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格预测基础模型
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，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。模型提供 28M 到 215M 三种规模，仅用人工合成表格预训练，采用 OpenMDW-1.1 许可支持商用，在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。
推荐理由：原文给出模型规模、训练数据来源与四项基准排名，读者可据此判断表格基础模型的准确率与效率取舍。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
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，整个筛选到候选验证过程仅用一个周末。
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，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
MIT Technology Review · AIAI 评分1212 HPE：当 AI 进入生产环境，如何让 AI 从支出变成资产
HPE 提出，当 AI 从试验走向客服、IT、研究等常驻生产工作负载，按 token 逐次消费的模式会让支出难以预测，企业需评估自身在何种持续用量下自建容量比按请求购买更经济。
Microsoft ResearchAI 评分1818 微软亚洲研究院新加坡分院成立一年：推进前沿 AI 研究、合作与人才培养
微软亚洲研究院新加坡分院（MSRA – Singapore）作为微软在东南亚的首个研究实验室，成立一年来围绕下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践、生态与人才培养四大方向展开工作。
Mistral AIAI 评分4040 Mistral 在慕尼黑开设德国中心，推进工业 AI 与 Physics AI
Mistral 在慕尼黑开设德国中心，组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队，并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。该中心将与 BMW 合作碰撞仿真与工程 AI、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用，并与慕尼黑工业大学（TUM）合作利用风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。
Latent SpaceAI 评分3434 Foundries vs Navigators：AI 如何降低科学研究的成本
Anthropic 开设湿实验室之际，Endura Therapeutics 的 Adrian Sanborn 提出 AI 改造科研的两条路径：Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据产出提速一个数量级，Navigators 则用 AI 模型优化公司决策与流程。前者需要资本和数年投入，后者对所有公司开放，早期创业公司因无历史包袱推进最快。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构预测
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的联盟，通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，供任何科学家免费使用。
推荐理由：NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构预测，读者可了解开放科学如何为下一次大流行做数据储备。
NVIDIA BlogAI 评分1212 NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza：让 AI 硬件大规模稳定落地
NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza 的工作是在产品量产前充当"第一个客户"，把硬件逼到极限以提前发现问题。她最难忘的时刻之一是看到 NVIDIA Rubin GPU 首次在系统层面被识别，全球首次实现系统级枚举。她所在的机架可能包含近 50 万个组件，需在真实部署条件下作为一个整体系统运行。
Latent SpaceAI 评分5252 Radical Numerics CEO Eric Nguyen：生物安全是一场 AI 军备竞赛
Radical Numerics 联合创始人兼 CEO Eric Nguyen 在 Latent Space 访谈中表示，提升生物能力的模型同样能帮助防御方跟上节奏，而当前防御在这场军备竞赛中处于下风。
Latent SpaceAI 评分6262 John Platt 谈 Google ERA：用 Gemini 自动求解可打分的科学问题
Latent Space 播客访谈 Google 的 John Platt，介绍其团队提出的 Empirical Research Assistance（ERA）：把可写成评分函数的科学问题交给 Gemini 维护一棵实验笔记本树，用类似蒙特卡洛树搜索的 Upper Confidence Bound 规则挑选最有希望的笔记本并生成约十个变异，分支历史共享。
Latent Space精选AI 评分8080 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B 开源权重模型，训练成本 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列原生全模态开源权重模型，其中 MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数，采用 MIT 许可，Artificial Analysis 智能指数为 46，定价为输入 $0.435/M tokens、输出 $0.87/M tokens。
推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其 RL 环境与训练配方一并开源，读者可据此判断开源权重竞争的成本门槛变化。
Microsoft ResearchAI 评分5252 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera，提升小分子合成路线预测
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，用学习式排序策略整合两者的预测结果。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1 并取得领先性能
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览结果，在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍，在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。
推荐理由：MLPerf Inference v6.1 结果给出 Vera Rubin NVL72 与 GB300 NVL72 的吞吐、扩展效率和软件优化数据，可用于比较推理基础设施的长期经济性。