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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。
Ethan Mollick建议，AI生成的分析应伴随着多宇宙式报告和完整披露提示词，以增强科学的可重复性。
针对人工智能被少数人控制的担忧，Hugging Face 首席执行官 Clement Delangue 呼吁开放科学和开源人工智能，以分散能力与权力。
Mira Murati宣布成立Thinking Machines Lab，这是一个专注于多模态AI、定制模型和开放科学的新项目，同时还推出了一款名为Tinker的工具，用于训练开放权重模型。
Clement Delangue 认为，开放科学和开源AI可以让AI支出更高效，对比了美国和中国的人工智能投资策略。
本文介绍了Agentic Publication Protocol (APP)，这是一种将科学论文与代码、数据以及智能体指令打包的格式，旨在提高可复现性，并允许AI智能体与已发表的研究进行交互并在此基础上进行构建。
Apertus 是由瑞士AI计划开发的一款完全开放的主权AI基础模型。它拥有开放权重、开放数据、开放科学，符合欧盟AI法案，在8B和70B参数规模上与顶级开放模型具有竞争力，支持超过1000种语言。
本文介绍了EinsteinArena，一个代理原生平台，通过自主AI代理之间的开放交互，实现去中心化的科学发现。该平台已经产生了12项新的最先进成果，包括改进了11维接吻数问题的最佳已知下界，从593提高到604，这表明集体AI驱动的研究可以源自代理之间分享见解并相互借鉴。
Nathan Lambert讨论了AI研究从学术界转向产业界的现象，对中立科学传播的缺失以及FOMO驱使研究人员远离开放科学表示担忧。他认为如果美国继续削弱相关机构，中国可能成为全球AI研究中心。
已整理并发布了一份包含约1,200篇ICLR 2026已接收论文（占总数的22%）的精选列表，这些论文都提供了公开的代码、数据或演示。ICLR 2026将于2026年4月22日在巴西里约热内卢举行。
Google DeepMind 和 Google Research 推出了 Weather Lab，一个交互式平台，展示了实验性的基于 AI 的热带气旋预测模型，可以提前 15 天预测气旋形成、路径、强度和形状。这些模型正在与美国国家飓风中心合作验证，以提高预报准确性并支持实时预警。