Leash Bio 的 Ian Quigley 谈 DEL 数据、AI 智能体与 Minos 科学推理沙盒
Leash Bio 用 DNA 编码文库（DEL）采集高通量蛋白-小分子结合数据，并通过给每个分子加数十个条形码排除结合 DNA 的假阳性。其仅用自研数据训练的模型 Hermes 在公开基准上与 Boltz 持平。团队将数据转化为数万条"lab-in-the-loop"模拟供智能体做科学强化学习，该工作已发展为 Minos，并发布完整预印本、博客与开源数据集。
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Latent SpaceAI 评分3838 The Verge · AIAI 评分6363 Microsoft 推出机器学习天气预测工具 PBC，成果发表于 Nature 并开源
Microsoft 研究人员提出概率偏差校正（PBC）方法，用机器学习识别并修正现有天气预报模型的系统性偏差，而非另建独立天气模型，相关成果发表于 Nature，工具已开源。
Hacker News · AIAI 评分3939 Parsimony：衡量 AI 模型写多少代码的开源基准
开源基准 Parsimony 上线，专门衡量 AI 模型在解题时新增了多少代码，以 coding units（语句、调用、比较、名称、字面量等语法元素）计数而非行数，并减去删除的代码，得出净增单元数。
Google DeepMind精选AI 评分7373 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质加水印
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名嵌入生物代码，使其在数字模型和合成出的实体蛋白质上均可验证。
推荐理由：Google DeepMind 把水印从数字内容延伸到合成生物，读者可了解其方法与对 DNA 合成筛查的意义。
Microsoft ResearchAI 评分5858 微软研究院提出物理AI推理卸载方案，并开源相关工具链
微软研究院系统研究了移动操作机器人工作负载，发现把物理AI推理限制在本体 GPU 上会拖累性能与续航：在显存足够的 GPU 上，建图与规划相比 A100 最多慢 383%。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软研究院开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型结合 Transformer 去 Novo 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的模板模型 NeuralLoc。
Import AIAI 评分3636 Import AI 469：Science AI、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观主义
AI newsletter Import AI 第 469 期聚焦三项内容：新基准 DiG-bench 用 70 款隐藏规则的游戏测试 AI 的发现与创造力，在 Tier 7 任务上 Opus 5 与 Fable 5（配合 Claude Code）成功率仅 0.2，而人类可达 100%。
Berkeley AI ResearchAI 评分5757 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 合作，把 K-Search 演化式内核搜索框架扩展到 Apple Silicon，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层来迁移已有 CUDA 内核经验。
Berkeley AI ResearchAI 评分2121 伯克利提出面向成像系统的信息驱动设计框架，可跨四类任务预测解码器性能
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用含噪测量和已知噪声模型即可估计系统信息量，避免依赖特定重建算法。该框架在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域成功预测下游解码器性能，并在 NeurIPS 2025 论文中表明，优化信息量所得设计能匹配 SOTA 端到端方法，同时所需内存和算力更少，且无需任务专用解码器。