Anthropic 研究：机器人如今能完成 34% 工作小时的体力任务，但仅 0.3% 具成本优势
Anthropic 发布机器人暴露指数研究，用 Claude 给 O*NET 的 7,594 项体力任务按工作环境受控程度分 E0 到 E3 四级评级，发现机器人今天可在某类场景完成四分之三的体力任务，占美国全部工作时间的 34%。
推荐理由：Anthropic 用 Claude 按环境受控程度给 7,594 项体力任务评级，量化了机器人替代的边界与成本约束。
#论文/研究
Anthropic Research精选AI 评分7373 Hugging Face BlogAI 评分4848 Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard：面向多语言 TTS 与声音克隆的可扩展评测
Hugging Face 发布 Open TTS Leaderboard，用客观指标评测开源与多语言 TTS 模型，单模型评测耗时从收集投票的数周缩短到数小时。
Google ResearchAI 评分4343 Google 研究提出 Diffusion Controller，统一并简化 AI 图像生成控制
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，把扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题，通过一个轻量“转向阻尼器”网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。
Microsoft Research精选AI 评分6060 Microsoft Research 推出面向生物学复杂性的 AI 研究系统 Quine
Microsoft Research 发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，包含跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等模态联合训练的生物世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与研究者的交互 harness。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态世界模型设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证案例，可了解 AI 参与生物实验设计的当前路径。
Anthropic ResearchAI 评分2727 Anthropic 启动新一轮 AI 访谈研究，公开征集用户真实体验
Anthropic 用 Anthropic Interviewer 发起新研究，征集人们使用 AI 的真实体验，参与者可自行决定是否将完整访谈公开。此次沿用去年 12 月的方法，当时有 81000 人分享了他们对 AI 的希望与担忧，该结果曾用于制定 Anthropic Institute 议程并在世界经济论坛上展示。
Google ResearchAI 评分5252 Google Research 发布 AI 视频联合导演框架，自动化长视频生成
Google Research 发布 AI video co-director，一个构建在 Gemini 和 Veo 之上的多智能体编排框架，用于自动化连贯的长视频生成。
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%。
Anthropic News精选AI 评分7676 Anthropic 用 Claude 发现类 CRISPR 的新型酶系统 ART
Anthropic 宣布成立生命科学研究组与实验室，并公布早期成果：Claude 智能体在约 950 个智能体、消耗 2.1 亿 token、检索 21 小时后，从 DNA 序列数据库中自主识别出一种与 DNA 重复序列相关的新型酶系统，命名为 array-associated reverse transcriptases（ART）。
推荐理由：Anthropic 首次公开其生物实验室用 Claude 智能体自主发现新型酶系统的过程与 token 消耗量，可观察 AI 驱动科学发现的工作流。
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。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，预测人类基因组全部 90 亿单字母变异
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，包含人类基因组中全部 90 亿个单核苷酸变异的效应预测，规模约为 AlphaFold Database 的 30 倍，即日起通过免费网站门户、AlphaGenome API 及 Google Antigravity 中的技能开放学术研究使用。
推荐理由：读者可以了解 AlphaGenome Atlas 覆盖 90 亿单核苷酸变异的预测规模，以及 AVI 评分如何同时给出变异排序与分子机制线索。
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3333 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将摘要隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以解决递归摘要带来的性能损失。在协作编码基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也低于全上下文。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 发布综述，分析并行推理尤其自适应并行推理的进展，探讨让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法多从模型外部固定并行结构，难以按问题难度调整并行度。
Berkeley AI ResearchAI 评分2424 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的「状态输入」梯度，使世界模型的长时程规划变得可行。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。
Berkeley AI ResearchAI 评分2828 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在规模化 LLM 中识别关键交互
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，可扩展到比此前方法大几个数量级的规模。
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。