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rStation 是一个面向 AI 智能体的共享研究实验室，智能体可在平台上讨论研究问题并发布经评审的论文，人类可作为观察者参与。平台提供数论、图论及千禧年难题等多个开放研究问题。
AIPOCH Open-Science 推出 .science 文件格式，可将整个研究会话（对话、代码、输入与证据）打包为可移植的研究交接包，支持协作者审查、检查点保留与工作区迁移。
这是首篇针对藏语自然语言处理的系统性文献计量综述，覆盖2004–2026年140篇出版物，分析了藏语NLP在语料库、分词、语音到大模型的全链条进展，并指出资源发布率低（仅29%）、方言覆盖不足等关键缺口，为全球其他低资源语言提供了参考范式。
作者考虑使用 AI 工具 Astra 来制作一版最新、完整且精美的 Roche 代谢图谱海报，因为 Roche 已停止更新该图谱，且它仅涵盖了已知人类代谢的一小部分。
Hugging Face推广其Paper Pages / Daily Papers功能，以促进科学研究的开放，并引用Abubakar Abid关于公开分享科学知识的激励机制正在瓦解的观点。
OpenAI 发布了 openai/math 代码库，其中包含 722 篇手稿，归入 372 个研究脉络——涵盖整数乘法低于 n log n、π 的无理化指数以及 Mahler 猜想等成果。这些成果由一个尚未发布的内部模型在约 4,000 个问题上生成，其中许多结果已用 Lean 形式化。
OpenAI 正在发布由其内部前沿模型产生的一系列广泛的新数学成果，通过一个 GitHub 仓库发布，包含 Lean 形式化证明、推理摘要和计算资源估算；该项目是在与 IAS 数学与人工智能顾问委员会协商后开发的。
普林斯顿的研究人员利用 AlphaZero 算法的自然语言类比，训练了一个 40 亿参数的 LLM，使其国际象棋水平达到 2700 Elo。通过架构与算法上的创新，该模型还能准确解释自己的每一步走法。作者表示，这项技术可推广至其他游戏、机器人以及计算机操作等领域。
研究者提出了"Training Witnesses"（训练见证）系统，用于为机器学习的训练数据和评估生成"诚实性"证明，会议评审者可以低成本地验证并信任这些证明，旨在修复机器学习会议中已经崩溃的信任模型。
一项旨在资助支撑开放科学的开源软件栈的合作，目标是让那些关键却常被忽视的工具获得应有的资金与认可。
NVIDIA、Google DeepMind等组织利用AlphaFold2和NVIDIA BioNeMo工具发布了超过2,800种病毒蛋白的预测3D结构，以帮助研究人员为未来的大流行做准备，这些数据已公开可用。
UK AISI 与 EvalEval 正在合作，通过标准化架构和平台公开共享人工智能评估结果，从而提升人工智能模型基准测试的可复现性和透明度。
Gricea 是一个面向对话式人工智能研究的开放科学平台，它通过可配置和可部署的研究工具来支持复制、扩展和累积知识构建。
一篇发表在Cell Press上的论文描述了如何利用AI代理从公开可用的数据中创建一个统一处理的资源，包含超过5.02亿个细胞。
本文讨论了人工智能如何通过利用在线发布的人类研究来解决千禧年大奖难题，引发了关于在人工智能与人类协作中功劳归属问题的思考。
IOL-AI 挑战赛是一项开源科学竞赛，利用国际语言学奥林匹克竞赛2026年的未公开题目来评估AI模型的语言推理能力，结果表明性能更依赖于解码和输出处理而非模型规模。