Google Co-Scientist 加速肝病机制发现，提出 MASH 组合疗法新假说
爱丁堡大学团队用 Google Co-Scientist 研究 MASH 肝病，系统整合肝脏生物学与药理学证据，提出 NLRP3 炎症小体是连接炎症与代谢的关键分子桥梁，该假说随后经实验验证。团队还借此筛选出可供测试的候选组合疗法，并尝试解释 resmetirom 为何仅对少数符合条件的 MASH 患者有效。
#数据/训练
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今日 1 条Google DeepMindAI 评分3838 Google DeepMindAI 评分2020 Google DeepMind Co-Scientist 如何连接两个实验室推进 ALS 研究
MIT 的 Ritu Raman 与波士顿儿童医院的 Ryan Flynn 借助 Google DeepMind 的 Co-Scientist，将各自的活体神经肌肉组织模型与细胞表面 RNA 图谱工具结合，用于 ALS 研究。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Granite Embedding Multilingual R2 发布：Apache 2.0 多语言嵌入模型，32K 上下文
Hugging Face 发布两款基于 ModernBERT 的 Apache 2.0 多语言嵌入模型：97M 参数的 granite-embedding-97m-multilingual-r2 在 MTEB Multilingual Retrieval 上得分 60.3。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Co-Scientist 多智能体科研系统
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，推出基于 Gemini 的多智能体 AI 系统，可迭代生成、辩论并演化复杂科学问题的新假设。
推荐理由：原文披露了多智能体系统的三阶段架构与辩论式排序机制，并给出多个实验室的落地案例，可据此判断 AI 参与科学假设生成的实际边界。
OpenAI NewsAI 评分2222 Parameter Golf 对 AI 辅助研究带来了哪些启示
OpenAI 的 Parameter Golf 活动吸引 1,000+ 名参与者、收到 2,000+ 份提交，探索严格约束下的 AI 辅助机器学习研究、编码智能体、量化与新型模型设计。
Hugging Face BlogAI 评分2222 在 AWS 上构建基础模型训练与推理的模块化基础设施
Hugging Face 发文解析 AWS 上基础模型训练与推理的开源软件栈分层架构，涵盖 Slurm、Kubernetes、PyTorch、JAX 及 Prometheus、Grafana 等工具。
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 年底出现无需人类参与、能自主训练出后继模型的 AI 研发的概率约为 60%，2027 年前出现的概率约 30%。
Google ResearchAI 评分2222 Google Research 如何通过全球合作与开放资源推动科学影响
Google Research 公布其开放科学成果：十余年积累的开源工具与数据集已服务全球超 25 万名研究者和开发者。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 科学家使用 ERA 开展科研的四种方式
Google Research 介绍其 Empirical Research Assistance（ERA）在四个真实科研场景中的应用：公共卫生领域，团队每周向 CDC 的流感。
推荐理由：Google 官方梳理 ERA 在流行病预测、宇宙学、碳监测与神经科学四类真实科研任务中的落地方式，可看到 AI 辅助科研的具体边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Granite 4.1 LLM 是如何构建的：IBM 公开预训练、SFT 与 RL 全流程
IBM Granite 团队发布技术长文，详解 Granite 4.1 系列稠密解码器模型（3B、8B、30B）的构建流程：在约 15T token 上分五阶段预训练，上下文窗口经分阶段扩展至 512K，随后用约 4.1M 高质量样本做 SFT，并通过 on-policy GRPO 配合 DAPO loss 的多阶段 RL 强化数学、编码、指令遵循与通用对话能力。
推荐理由：Granite 4.1 完整披露五阶段预训练、SFT 与多阶段 RL 的数据配比和训练配置，可对照其 8B 稠密模型追平 32B-A9B MoE 的结论。
Google DeepMindAI 评分4040 Google DeepMind 宣布与韩国科学技术信息通信部达成 AI 合作
Google DeepMind 与韩国科学技术信息通信部（MSIT）达成合作，将在首尔办公室设立 AI Campus，向韩国科研机构开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，把大规模训练拆分为解耦的计算“岛屿”，岛屿间异步传输数据，从而隔离局部硬件故障。
推荐理由：原文给出分布式训练新架构的带宽、容错与跨代硬件实测数据，可据此判断大规模预训练基础设施的演进方向。
Hugging Face BlogAI 评分2222 QIMMA قِمّة：一个质量优先的阿拉伯语 LLM 排行榜
Hugging Face 发布 QIMMA قِمّة，一个在评测模型前先验证基准质量的阿拉伯语 LLM 排行榜，整合 14 个来源基准的 109 个子集、超 52,000 条样本，覆盖 7 大领域且 99% 为原生阿拉伯语内容。
Google ResearchAI 评分4242 Google 提出 Simula：用机制设计从第一性原理生成合成数据
Google 提出推理优先的合成数据框架 Simula，无需种子数据，将生成过程拆解为全局多样化、局部多样化、复杂化和质量检查四个可控步骤。该框架用 Gemini 2.5 Flash 作教师模型、Gemma-3 4B 作学生模型，在网络安全、法律推理、GSM8k 和 Global MMLU 五个领域各生成最多 512K 数据点，完整系统在所有领域均优于简单基线。
Google ResearchAI 评分3636 Google Research 用 AI 合成神经元加速脑图谱绘制，重建误差降低 4.4%
Google Research 提出神经元形态生成模型 MoGen，通过 PointInfinity 点云流匹配生成合成神经元形状，为 PATHFINDER 重建模型补充训练数据，使小鼠轴突重建误差降低 4.4%，主要来自合并错误的减少。在完整小鼠脑规模下，这相当于节省 157 人年的手动校对工作。MoGen 已开源，相关论文将在 ICLR 2026 展示。
Hugging Face BlogAI 评分3333 Ecom-RLVE：面向电商对话智能体的自适应可验证环境
Hugging Face 将 RLVE 框架从单轮推理题扩展到多轮、工具增强的电商对话，推出 EcomRLVE-GYM，包含商品发现、替代品、购物车搭建、退货、订单跟踪、政策问答、组合规划、多意图旅程 8 个可验证环境，每个环境配有程序化出题、12 轴难度课程和算法可验证奖励。团队用 DAPO 训练 Qwen 3 8B 模型 300 步，早期结果显示环境扩展与自适应难度可迁移到真实智能体任务。
Google ResearchAI 评分3131 Google Research 发布 ConvApparel 数据集，量化并弥合用户模拟器的真实感差距
Google Research 推出 ConvApparel，一个包含 4000 多组人机多轮对话（近 15000 轮）的服饰购物领域数据集，用于量化 LLM 用户模拟器与真实人类的真实感差距。
Google ResearchAI 评分3131 Google Research 研究：AI 基准测试需要多少标注者才够？
Google Research 在《Forest vs Tree: The (N, K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation》中研究了标注条目数与每条目标注者数的权衡，并将模拟器在 GitHub 开源。
Hugging Face BlogAI 评分2222 OpenMed 用 165 美元训练跨 25 物种的 mRNA 语言模型
OpenMed 构建了覆盖结构预测、序列设计与密码子优化的端到端蛋白质 AI 流水线，其中 CodonRoBERTa-large-v2 以困惑度 4.10、Spearman CAI 相关性 0.40 显著优于 ModernBERT。团队随后将模型扩展至 25 个物种，用 55 GPU-hours 训练出 4 个生产模型，并搭建了目前其他开源项目尚未提供的物种条件化系统。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 TRL v1.0 后训练库
Hugging Face 发布 TRL v1.0，将这一原本的研究代码库正式定位为带明确稳定性契约的后训练库，目前实现超过 75 种后训练方法，月下载量 300 万次。
推荐理由：TRL v1.0 把稳定核心与实验层分开，并给出与同类后训练库的横向对比，便于判断选型。
Google ResearchAI 评分2929 Google Research 推出 S2Vec：用自监督学习读懂城市建成环境
Google Research 发布自监督框架 S2Vec，通过 S2 Geometry 分区与特征栅格化，把建筑、道路等建成环境特征转成多层图像，再用掩码自编码（MAE）学习通用嵌入向量。在人口密度、收入等社会经济预测的零样本地理外推任务中，S2Vec 通常是最佳单模型，与图像嵌入做多模态融合后效果普遍优于单一模态；但在树木覆盖、海拔等环境任务上仍需改进。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何在一天内构建领域专用嵌入模型
NVIDIA 发布一套嵌入模型微调流程，用单张 GPU 和不到一天时间把通用嵌入模型改造成理解特定领域的模型，无需人工标注。流程基于 Llama-Nemotron-Embed-1B-v2，用 LLM 从领域文档生成合成问答对、挖掘难负样本并做多跳展开，再用对比学习微调。
推荐理由：给出从合成数据生成到部署的完整嵌入模型微调流程，含 Atlassian 实测提升数据，可迁移到自有领域语料。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 2026 春季开源 AI 生态报告
Hugging Face 发布《State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026》，基于平台数据回顾过去一年开源 AI 生态变化。
推荐理由：Hugging Face 用平台数据勾勒开源 AI 一年变化，中国模型下载占比与机器人数据集增长是两条主线。
Google DeepMindAI 评分4949 Google DeepMind 发布 AGI 认知框架，并联合 Kaggle 举办评测黑客松
Google DeepMind 发布论文《Measuring Progress Toward AGI: A Cognitive Taxonomy》，提出用认知科学衡量 AGI 进展的框架，涵盖感知、生成、注意力、学习、记忆、推理、元认知、执行功能、问题解决、社会认知 10 项能力，并配套三阶段评测协议。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral AI 推出企业级模型构建系统 Forge
Mistral AI 推出 Forge，一套让企业基于自有专有知识构建前沿级 AI 模型的系统，支持预训练、后训练和强化学习等阶段。Forge 支持 dense 与 MoE 架构，并可按需支持多模态输入，模型可在企业自有基础设施内训练和治理。该平台以 Agent 优先设计，Mistral Vibe 等自主智能体可用其微调模型、寻找最优超参数、调度任务并生成合成数据，用户只需用自然语言即可定制模型。
推荐理由：Forge 把预训练、后训练与强化学习打包成企业自建模型的入口，读者可据此判断企业级定制模型的落地路径。
Mistral AIAI 评分5252 Mistral AI 与 NVIDIA 合作，联合开发前沿开源模型
Mistral AI 宣布以创始成员身份加入 NVIDIA Nemotron Coalition，并与 NVIDIA 计划联合开发前沿开源 AI 模型，结合 Mistral 的模型架构与全栈平台和 NVIDIA 的算力、模型开发工具及合成数据生成管线。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在规模化下识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征、数据和模型组件归因中识别 LLM 的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性将交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约 10 倍更少的消融实验达到 SPEX 的性能。
Google Research精选AI 评分7171 Google 在 Flood Hub 上线城市山洪预警，提前 24 小时预测
Google 宣布在 Flood Hub 上线城市山洪（Urban Flash Flood）预报，可提前最多 24 小时预测城市山洪风险。由于山洪常发生在远离水文站的地方、缺乏地面真值数据，Google 用名为 Groundsource 的方法，借助 Gemini 分析公开新闻报道确认洪水事件的地点与时间，构建历史山洪数据集来训练和评估新模型。
推荐理由：Google 用 Gemini 从新闻中提取历史洪水事件训练模型，把城市山洪预警提前到 24 小时，并给出与 NWS 的对比数据。
Google Research精选AI 评分6262 Google 推出 Groundsource：用 Gemini 将新闻报道转为灾害数据
Google Research 推出 Groundsource，一种利用 Gemini 从非结构化全球新闻中提取历史灾害数据的方法，并发布首个开放数据集，包含 260 万条城市山洪记录，覆盖 150 多个国家、时间跨度从 2000 年至今。
推荐理由：Google 用 Gemini 从 80 种语言新闻中抽取洪水事件，其准确率与覆盖范围可供评估 LLM 做数据抽取的可行性。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face 调研 16 个开源 RL 库：异步训练的七轴对比
Hugging Face 发布对 16 个开源异步 RL 训练库的调研，按编排原语、rollout 缓冲设计、权重同步协议、陈旧度管理、部分 rollout 处理、LoRA 支持和分布式训练后端七个维度进行对比。
Google DeepMindAI 评分2222 AlphaGo 十周年：从围棋到生物学，DeepMind 回顾其对 AI 与科学的深远影响
十年前的 AlphaGo 成为首个击败围棋世界冠军的 AI 系统，其"第 37 手"证明 AI 能超越模仿人类、发现全新策略。此后 DeepMind 将这一搜索与强化学习思路延伸至 AlphaFold 2（已折叠 2 亿个蛋白质结构，超 300 万研究者使用）、AlphaProof、AlphaEvolve 及 Gemini Deep Think 等系统，并因此获得 2024 年诺贝尔化学奖。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Ulysses 序列并行：用百万 token 上下文训练大模型
Hugging Face 博客介绍 Ulysses 序列并行（来自 Snowflake AI Research 的 ALST 协议），通过按注意力头切分并配合 all-to-all 通信，把长序列注意力计算分散到多张 GPU，并已集成到 Accelerate、Transformers Trainer 和 TRL 的 SFTTrainer。
Google Research精选AI 评分6060 Google Research 发布 WAXAL：覆盖 27 种非洲语言的开放语音数据集
Google Research 发布 WAXAL，一个覆盖 27 种撒哈拉以南非洲语言的大规模开放语音数据集，采用 CC-BY-4.0 许可。数据集包含约 1,846 小时用于 ASR 的转写自然语音，以及超过 565 小时用于 TTS 的高保真录音，由非洲学术与社区组织主导采集，覆盖 26 个以上国家、超过 1 亿使用者。该资源旨在支持非洲语言语音识别与合成系统的开发，并计划持续扩充语言种类。
推荐理由：Google Research 联合非洲高校发布 27 种语言的语音数据集，可了解低资源语言语音数据的采集方法与开放许可安排。
Google ResearchAI 评分3838 Google 用贝叶斯教学让 LLM 学会概率推理
Google Research 提出"贝叶斯教学"，通过监督微调让 LLM 模仿贝叶斯助手在航班推荐任务中的预测，从而学会概率推理。在五轮模拟用户交互中，未经训练的 LLM 表现远逊于最优贝叶斯助手，且往往在单次交互后性能就停滞；而贝叶斯教学不仅提升该任务表现，还能泛化到其他任务。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 PRX 第三篇：24 小时训练一个文生图模型
Photoroom 在 Hugging Face 博客发布 PRX 系列第三篇，用 32 张 H200、约 1500 美元预算在 24 小时内训练出一个文生图扩散模型。
推荐理由：Photoroom 公开了 24 小时训练文生图模型的完整配方与代码，读者可据此复现并调整各组件。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 详解 transformers 中的 MoE 支持：权重加载重构、专家后端与专家并行
Hugging Face 发文介绍 transformers 库为 Mixture of Experts 模型所做的工程改造，涵盖权重加载重构、专家后端与专家并行三部分。
推荐理由：Hugging Face 官方拆解 transformers 为 MoE 做的加载、后端与并行改造，并给出 v4 与 v5 的加载耗时对比。
Google ResearchAI 评分4242 Google 用 MapTrace 教多模态大模型在地图上寻路
Google Research 提出 MapTrace，一套面向多模态大模型的地图路径追踪任务、数据集与合成数据生成流程，并开源了用 Gemini 2.5 Pro 和 Imagen-4 生成的 200 万条问答对。
Google DeepMindAI 评分3636 Google DeepMind 与印度合作，用 AI 推动科学与教育
Google DeepMind 宣布与印度政府机构及本地机构建立 National Partnerships for AI 合作，向印度研究人员开放 AlphaGenome、AI Co-scientist、Earth AI 等前沿科学模型，并宣布 3000 万美元的 Google.org Impact Challenge: AI for Science。
Google ResearchAI 评分3232 Google 研究：用鸟类数据训练的 Perch 2.0 如何揭示水下鲸类之谜
Google Research 与 Google DeepMind 发现，主要用鸟类数据训练的 Perch 2.0 生物声学基础模型，在未接触任何水下音频的情况下，仍能作为嵌入模型迁移用于鲸类发声分类。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 推出 SyGra Studio：可视化合成数据生成环境
Hugging Face 发布 SyGra 2.0.0 的 Studio，将合成数据生成搬到画布上，可视化编排流程并自动生成 SyGra 兼容的图配置与任务执行脚本。