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This paper investigates how molecular generative models internally organize molecular identity in their latent spaces, revealing piecewise-constant regions and coarse-to-fine boundaries across three architectures.
本文介绍了 ADSL-PDE，一种领域特定语言，为神经 PDE 求解器的自动设计提供结构化搜索空间，通过抽象底层实现细节来提高搜索效率和优化稳定性。基于该表示构建的进化代理在 PDE 基准测试的前十次迭代中实现了超过 52% 的性能提升。
文章讲述Google传奇工程师Jeff Dean与老友Sanjay Ghemawat长达27年的合作与友谊，回顾他们对Google及整个计算机界的贡献，并提及Jeff Dean离开Google后创办新公司，用AI加速科学与工程。
Omar分享了Jeff Dean的推介文稿，重点介绍了科学与工程领域的开放问题，指出人工智能用于科学才刚刚起步，而dair_ai正在这一领域进行建设。
本文介绍了BLAZE，一种社会化科学智能范式，它将AI代理、知识、实验和人类判断组织成一个持续、累积的研究生命周期，以促进科学发现。
This paper introduces AutoSupervision, a benchmark and method for verifying whether manuscript revisions actually address reviewer concerns using grounded evidence from peer-review records. Experiments on 56,000 Nature Communications articles show LLMs can summarize reviewer concerns but still struggle with evidence-based verification.
Valence AI发布了AquaGen，该模型模拟水物理的速度比经典分子动力学快100倍，在生化理解和药物研究方面具有潜在应用。
介绍了GenTO，一种基于扩散模型的框架，通过引导拓扑分布实现架构超材料的统一设计，利用可复用的拓扑先验和实验验证完成多种设计任务。
MKB 是一个统一的科学多模态基础模型，使用共享的 Transformer 主干和针对模态定制的组件，处理六个科学分支（DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球科学、医学图像），在跨领域的理解和生成方面达到有竞争力的水平。
本文首次系统研究了将生物动力学常微分方程（ODE）知识注入神经网络用于生物过程建模的方法，比较了模拟预训练和架构级先验，发现它们在数据稀缺情况下可相互替代且有效。
谷歌承诺提供价值4000万美元的AI代币和云信用额度，以支持美国能源部的创世纪计划，为全国实验室提供AlphaEvolve和AlphaFold 3等前沿AI工具，加速科学发现。
Anthropic宣布，在其AI for Science计划下，为研究罕见病的研究人员提供高达5万美元的Claude使用积分资助。
S1-Omni是一个用于科学任务（包括理解、预测和生成）的统一多模态推理模型。它基于包含200个科学任务的语料库进行训练，在大多数基准测试上优于GPT-5.5和Gemini-3.1-Pro。
本文认为，当前的AI模型具有预测能力但并不具备解释能力，并提出了Mechanistic World Models这一新范式，该范式将可重用机制置于表示、计算和学习的核心，以实现自主科学发现。
本文分析了AI for Science领域的资本格局，指出数据耗尽推动了资本对科学实验数据的重视，并梳理了代表性融资案例。
耶鲁大学的论文通过构建大规模评估框架，比较了LLM与人类研究者在生成研究想法上的分布差距，发现LLM想法高度集中于bridge和synthesis类型，而人类想法分布更广，揭示了'研究品味'的差异，对Research Agent的多样性提出挑战。
PRECEDE是一个先例引导的、用于副作用感知药物重新设计的协同科学家，它将药物修改视为基于药物-副作用关联和生物医学知识图谱的证据驱动推理，并由人类监督的LLM编排器协调。
本文介绍了SpinGTP，一种利用自旋加权球谐函数实现完整且可扩展的E(3)等变网络的方法，用于三维原子模拟，恢复先前Gaunt Tensor Product方法中丢失的反对称相互作用。
本文介绍NIVA，一个在地球系统模拟上训练的多模态基础模型，用于学习次季节到季节预测中的大气-海洋耦合动力学。初步验证表明，该模型通过准确预测主要气候指数，捕捉到了气候变率的关键模态。
这篇文章详细介绍了AI for Science（AI4S）的新范式，从AI作为分析工具到科研智能体（scientific agents）的转变，阐述了自主性层级、关键案例和未来趋势。