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AI 与科研
用 AI 做数学、生物医学等科学研究，以及 AI 加速研究本身。
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已发布技术信号
13 条Gemini 4 Argon 全面开放，百万输入 token 2 美元
Google DeepMind 推出旗舰模型 Gemini 4 Argon，当天通过 API 在 AI Studio 和 Gemini 平台向开发者与企业开放，同时进入 Google AI Ultra 和 Pro 订阅通道。Vals Index 排名第一，首发定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入打九五折。官方称其在 Antigravity 中把智能体代码提交量提高逾 35%、代码回滚减少近三分之一。
Nemotron 竞赛模型：IMO 金牌官方评定，IOI 金牌自测
NVIDIA 用同一模型家族的微调版参加 2026 年 IMO 与 IOI。IMO 拿到 30 分（金牌线 29），由 IMO 官方评分员打分，纯自然语言、不用证明器与工具。IOI 自测 535.4 分（金牌线 361.12），按比赛限制自己跑，不进官方排名。550B 总参数、55B 激活的模型权重与训练数据已开放，训练算力未披露。
OpenAI 公开 719 篇数学结果：四成有 Lean 证明，第二天就撤回三篇
OpenAI 10 月 6 日在 GitHub 公开 openai/math：一个未发布的内部模型针对约 4000 个问题写出的 719 篇稿件，平均每个结果约 3 小时思考算力。其中 300 篇有 Lean 形式化证明，约占 42%；OpenAI 自己说其余的可能有问题。仓库记录显示，第二天就因符号错误撤回 3 篇、修订 14 篇。
Anthropic 公布内部测量：Claude 主导 26% 的研发，裁判也是 Claude
OpenAI 公开研发提速数据两周后，第二家实验室跟上：Anthropic 发布三组内部测量，并对每一组写明任何开发者今天就能怎样发布同样的数字。截至 8 月，Claude「主导」了约 26% 的 AI 研发工作（2 月不到 1%），90% 以上达到「协作」及以上，没有任何一类完全自主；约 3 万个内部智能体的动作 100% 在执行前经过监控，10 亿多次决策中约 47,000 次拦下 1 次；研发算力约 6% 用于安全。它自己点出最大的弱点：给自动化等级打分的裁判也是 Claude，模型与人一致率 59%，而人与人之间只有 35%。
纳维-斯托克斯之争：88 小时、3000 亿 token，和一个没回答的问题
9 月 9 日本站因无法核对而没有发布 OpenAI 宣称用 AI 解决纳维-斯托克斯千禧年问题的候选；现在 Simon Willison 逐字引用了 OpenAI 公告并链接了另一方的说明，材料可以核对了，但数学本身仍未经任何独立方核实。按 OpenAI 的数字，智能体约 88 小时得出结果、Lean 验证再用 17 小时，全部尝试合计 3,000 亿个输出 token。另一方 Buckmaster 与 Alpöge 用 Claude 和 Codex 做了近一年，他们问模型是否用其数据训练过，没有得到回答；OpenAI 公告写的是「不能排除」。
90 亿个变异预先算好：把模型变成一份资源
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas：人类基因组中全部 90 亿个单核苷酸变异的分子效应预测，免费向学术研究开放。模型不是新的，新的是它被整个跑完一遍并发布出来——实验室里逐个测试 90 亿种突变不可行，而把预测大规模预先算好，就把一个需要调用的模型变成了一份可以直接查询的资源。数据集 1 PB，是 AlphaFold 数据库的 30 多倍；每个变异带数千项预测，跨数百种细胞类型。同时发布的 AVI 分数把两个模型压成一个数字，但每个分数都链接回驱动它的生物学特征——合成分数可以被拆回去。
每个研究员配 3.1 个智能体，而一半仍要人插手
OpenAI 公布内部数据：截至 8 月中旬，按 8 小时工作日折算，每个研究员身边约有 3.1 个智能体工作日在并行跑，中位数研究员每天消耗的智能体推理资源超过 600 美元，并据此宣布达成「自动化 AI 研究实习生」。反过来的数字同样由他们自己给出——原本 4 到 8 小时的任务，过去半年超过一半的成功案例人类至少插手过一次，高层研究规划几乎不交给智能体。作者的主张不是提速而是可见性：递归式自我改进默认只发生在少数几家实验室内部，外界看不见它走到了哪一步。同日首席科学家发长文，主张我们并不理解这个被提速的东西。
菲尔兹奖得主：模型强在找到那个对象，弱在知道何时放弃
1998 年菲尔兹奖得主 Timothy Gowers 把近期最轰动的几项模型数学成果摊在一起看，发现它们几乎全是「构造出一个对象」而不是「证明一条定理」。他随后否掉了最顺口的解释，给出的替代解释适用范围远超数学：模型的两项确定优势是知道得多、失败得起，于是它在「大量试、试错便宜」的路线上占优；而人类暂时保住的那一项，是走到半路能闻出这条路没戏，从而砍掉搜索树的绝大部分。
两千两百篇论文被重跑了一遍：「已验证」说的是检查，不是论文
1,221 名社区成员用编码智能体重跑了 ICML 2026 三分之一的论文：6,816 份实验记录、35,908 条被判定的论断。51% 的论文至少有一条论断被独立验证，23% 至少有一条被证伪，而最值得记的是 242 篇——不同团队对同一条论断给出了相反结论。多个「已验证」之所以出现，只是因为检查停得太早。
668 阶哈达玛矩阵被构造出来：三个人加 Claude，清掉 2000 阶以下所有未决阶数
Anthropic 研究员、数学家 Levent Alpöge 报告：由三名人类与 Claude 组成的团队构造出 668 阶哈达玛矩阵——2005 年以来最小的未知阶数，人类卡了三十年。他一次放出 12 张矩阵，清掉 2000 阶以下所有悬而未决的阶数。EpochAI 已在 FrontierMath 上暂标为「由 AI 解决」。
AMIE 实时视频问诊：把「医生还会看你一眼」那部分放进随机对照研究
Google Research 与 DeepMind 把医疗研究系统 AMIE 推进到实时视频问诊：基于 Gemini 与 Project Astra 的多智能体架构，能解读视觉与听觉线索、引导虚拟体格检查并实时进行诊断推理。在与全科医生对照的随机模拟研究中，临床评估者在多项核心能力上给出正面评价，患者演员也更偏好视频而非文字。
智能体复现审计：ICML 2026 的 92 篇论文里，只有 8 篇能复现八成结论
一次用 AI 智能体做的系统性复现审计显示：ICML 2026 的 92 篇可验证论文中，仅 34 篇能复现超过四成结论，能复现八成以上的只有 8 篇。另一项基于 GPT-5 的检查发现，平均每篇论文有 4.7 个客观错误，99.2% 的论文至少被标出一个问题。
ARA：把论文从 PDF 改成智能体能直接操作的知识包
论文《The Last Human-Written Paper》主张停用 PDF：它把研究的探索过程剪成一条干净的成功路径，又把复现所需的工程细节丢在正文之外。作者提出 ARA——一个分四层、机器可直接操作的知识包，并给出一个数字：PaperBench 的 8921 项复现要求里，仅 45.4% 在 PDF 中得到完整说明。