微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及各地地质电导率数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30 至 60 分钟前的局地空间天气风险估计。
#数据/训练
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今日 1 条10月1日
9月22日
英国 AISI 如何用 EvalEval 基础设施让评测结果可复现
英国 AI Security Institute（AISI）正采用 EvalEval 的 Every Eval Ever schema 和 Evaluation Cards 平台公开分享评测结果，以提升评测科学的可复现性。
9月21日
微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc，通过学习式集成对两者预测重排序，在盲测中化学家更偏好其单步反应预测。
9月16日
Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型加速 AI 搜索查询扇出
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号，再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现推理时单次非自回归的查询扇出，无需生成 CoT 推理 token。
9月11日
Google Research 提出 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具调用数据集
Google Research 在 ACL 2026 提出 ToolGrad，采用“先答案后问题”范式，先生成真实工具调用链再反推用户查询，替代传统 DFS 试错式标注。
9月8日
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单核苷酸变异预测
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组中 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 多倍。
9月4日
Google Research 研究跨人群多基因风险评分的迁移学习
Google Research 用 UK Biobank 欧洲人群与 Biobank Japan 近 20 万日本人群数据，在 8 项临床指标上评估多基因风险评分（PRS）的跨人群迁移效果。结果显示，目标人群样本量达到 15k 以上时，目标人群专属模型优于混合欧洲数据训练；而遗传相关性高的性状可继续受益于欧洲数据，直到目标样本量达 25-40k+。
Google 与 HHMI Janelia 等发布完整雄性果蝇脑连接组图谱
Google Research 与 HHMI Janelia、剑桥大学等合作，在 Cell 发表论文，发布完整雄性果蝇大脑与中枢神经系统连接组图谱，包含超过 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接，是迄今按神经元数量计算最大的脑图谱。
9月2日
Google 用深度学习从太空绘制全球甲烷排放地图
Google Research 提出 MAPL-EMIT，一个基于 Swin-S transformer 的深度学习框架，可从 NASA EMIT 高光谱卫星数据中自动检测、预测增强并定位甲烷羽流，在专家标注羽流上召回率达 84%。
8月28日
Google Earth AI 推出行星预测引擎 PPE，自动完成地理空间建模全流程
Google Research 在 Google Earth AI 下推出实验性研究能力行星预测引擎（PPE），可依据自然语言查询自主完成地理空间数据发现、特征工程、模型训练与评估，并生成报告，把原本需要数周人工数据工程的建模过程压缩到数分钟。
8月27日
Google 推出 GlucoFM：面向连续血糖监测的双流基础模型
Google 发布自监督基础模型 GlucoFM，采用双流设计分离缓慢血糖趋势与短期波动，在 109,066 小时无标注 CGM 数据上预训练。在四个队列、七项临床任务共 14 组评估中，其 PR-AUC 平均比最优 GluFormer 变体高 5.8 个百分点，并在餐后血糖响应预测中取得最低 MAE。
8月25日
Multiverse Computing 提出 Quantization-Aware Healing，4-bit 压缩模型在 7/9 基准上超过其 bfloat16 原版
Multiverse Computing 发布论文提出 Quantization-Aware Healing（QAH），在 GPT-OSS 120B 压缩到 60B 参数并量化为 MXFP4 后，直接从压缩前的原始模型蒸馏，而非从恢复出的 bfloat16 checkpoint 蒸馏。
8月24日
Import AI 470：机器不应享有权利；用 SPADE 自动生成训练环境；用 Hawkeye 构建更好的 GPU kernel
METR 研究显示 AI 对科学发现的影响并不均衡：2026 年网络安全漏洞报告速度较 2025 年大幅加快，数学领域仅小幅加速，而 AI 研究本身的算法进展尚无显著加速。多校团队提出 SPADE 框架，让 LLM 交替生成可执行训练环境并求解，在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件均分达 58.3，较基线提升 8.1。
8月22日
Google 推出 Biomarker Discovery Framework：从可穿戴传感器数据中筛选候选生物标志物
Google 推出 Biomarker Discovery Framework，一个在人类监督下将候选生物标志物优先级排序组织为迭代研究循环的多智能体系统。该系统在三个队列共 9,279 条参与者观测中自动识别出 41 个心理健康候选数字生物标志物和 25 个代谢候选标志物，例如睡眠时长变异性与 PHQ-8 严重程度的关联（ρ = 0.252）。
8月21日
Google Research 如何用出行数据让语言模型更深入理解地点
Google Research 提出 Mobility-Embedded POIs（ME-POIs）框架，将匿名化出行模式与文本描述结合，为地点生成同时编码身份与动态功能的嵌入向量。
微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，已集成进 CP2K
微软研究院发布深度学习 DFT 泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准的 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。该版本已可在 CP2K 中使用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时微软推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
8月17日
Import AI 469：DiG-bench 评测 AI 发现能力、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观主义
Import AI 469 介绍了新基准 DiG-bench（Discovery in Games），包含 70 款规则与目标均隐藏、需靠交互探索发现的游戏，Opus 5 和 Fable 5 配合 Claude Code 表现最佳，仅二者能在 Tier 7 通关部分任务，而人类可 100% 通关。
8月12日
Google Research 研究：召回而非编码是大模型事实性瓶颈
Google Research 提出知识画像框架，用 2,150 条 Wikipedia 事实的 WikiProfile 基准评测 13 个 LLM，发现 Gemini-3-Pro 和 GPT-5 已编码 95–98% 的事实，却仍有 26–34% 无法直接召回，开启思考后仍有 11–12% 失败。研究认为前沿模型的事实错误更多源于知识可及性不足，而非知识缺失，瓶颈正从知识获取转向知识利用。
微软研究院推出 CARE-X：面向临床可用的放射学 VLM，融合辅助监督、奖励对齐学习与工具增强测量
微软研究院发布研究模型 CARE-X，一个统一胸部 X 光视觉语言模型，可同时完成报告生成与结构化预测，并用强化学习（DAPO）在多任务设置下奖励临床正确性。CARE-X 支持生成与双推理两种模式，覆盖病灶有无与否定、定位、多标签分类、导管与管线异常位置检测及 29 个解剖区域定位等任务。
8月10日
Multiverse Computing 提出高效知识蒸馏方法，单卡即可跑长上下文蒸馏
Multiverse Computing 发布论文《Efficient Knowledge Distillation for LLMs: Offline Top-K Logits and a Fused Chunked KL Loss》。
7月31日
微软研究院发布 Echoverse：为 computer-use 智能体构建深度演化环境
微软研究院提出 Echoverse，为 computer-use 智能体构建十二个训练世界，包括十个深度领域世界和两个能力世界，并开源其中四个世界的代码、数据与评分器。
7月26日
Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，用受自编码器启发的重建式信念评分作为辅助 RL 任务。在协作编程基准 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 降至 50，峰值 token 长度也低于全上下文设置。
7月16日
Google Research 揭示扩散模型创造力来源：score smoothing 机制解析
Google Research 在 ICLR 2026 论文中揭示，扩散模型的创造力源于神经网络训练中权重衰减等正则化带来的 score smoothing——它使学到的 score function 变平滑，让去噪过程在训练数据点之间插值，从而生成新样本而非简单记忆。
7月9日
Google 发布 SensorFM：面向可穿戴健康数据的通用基础模型
Google Research 与 Google DeepMind 提出 SensorFM，一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型，预训练语料来自 500 万同意参与者、超过 1 万亿分钟的多模态传感器信号，覆盖 100 多个国家、20 多款 Fitbit 和 Pixel Watch 设备。
6月30日
DiScoFormer：一个 Transformer 同时估计密度与 score，跨分布通用
Hugging Face 提出 DiScoFormer（Density and Score Transformer），给定一组数据点即可在单次前向传播中同时估计分布的密度与 score，无需针对新分布重新训练。
6月17日
Google Earth AI 推出矢量化数据集，用深度学习绘制英国农田细尺度生态特征
Google Research 发布矢量化数据集，将 Farmscapes 2020 的高分辨率栅格地图转为可操作的树篱、石墙与矮林清单，覆盖英国超 13 万平方公里。该框架基于在 3 亿多张全球卫星影像上预训练的 RSF Vision-Transformer 骨干，仅用约 247 平方公里标注数据微调，并用 Polsby–Popper 紧凑度分数（线性特征阈值小于 0.5）区分林地、树丛与树篱。
6月8日
Google DeepMind 在塞拉利昂开展 AI 学习试验，数学成绩提升 0.258 个标准差
Google DeepMind 公布在塞拉利昂开展的预注册随机对照试验结果，使用 Guided Learning 的学生数学成绩比对照组提升 0.258 个标准差，约相当于 1.2 至 1.7 年的常规学习进度，试验为期八周。
5月20日
Google 发布 ERA 科研编码工具并开放 Computational Discovery
Google 发布 Empirical Research Assistance（ERA），一个用 Gemini 编写和优化科学代码的研究工具，相关论文今日发表于 Nature，并作为 Gemini for Science 的一部分向全球科学家开放。
5月18日
Import AI 457：AI 版 Stuxnet、有缺陷的 Muon 优化器与“正向对齐”
Import AI 457 聚焦三项研究：SentinelOne 拆解出约 20 多年前的病毒 fast16.sys，它通过篡改 LS-DYNA 970、PKPM、MOHID 等高精度计算软件的内存结果来破坏工程与物理仿真。
5月16日
Google DeepMind Co-Scientist 如何助力 Calico 探索衰老生物学新路径
Calico Life Sciences 的 Matt Onsum 与 Katherine Labbé 正使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 整合衰老生物学中零散的研究发现并生成可验证假设。
Google Co-Scientist 助力斯坦福团队发现肝纤维化候选药物
斯坦福大学医学院 Gary Peltz 团队利用 Google Co-Scientist 筛选抗肝纤维化药物，其提出的 3 个候选药物中有 2 个在活体人类肝细胞测试中阻断纤维化并促进肝细胞再生，而 Peltz 自行挑选的 2 个药物均无效。其中抗癌药 vorinostat 阻断了 91% 可驱动肝瘢痕形成的损伤反应，相关研究已发表于 Advanced Science。
4月22日
Google DeepMind 提出 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构
Google DeepMind 发布论文提出 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，把大规模训练拆分为解耦的计算孤岛，孤岛间以异步数据流通信，从而隔离局部硬件故障。
4月16日
Google 提出 Simula：基于推理的合成数据生成框架
Google 提出推理优先的合成数据生成框架 Simula，将数据集构建重构为机制设计问题，通过全局多样化、局部多样化、复杂化和双批评家质量检查四个步骤，从零构建数据集，无需种子数据。
Google Research 用 AI 生成合成神经元加速脑图谱绘制
Google Research 提出 MoGen（Neuronal Morphology Generation），用 PointInfinity 点云流匹配模型生成合成神经元形态，为 PATHFINDER 重建模型补充训练数据，在保留的小鼠轴突上把重建错误率降低 4.4%，主要来自合并错误的减少。
4月1日
Google Research 研究：AI 评测需要多少标注者才够？
Google Research 在《Forest vs Tree: The (N, K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation》中研究了评测条目数与每条目标注者数的权衡，发现常用的每条目 1、3、5 名标注者往往不足，反映人类意见分歧常需超过 10 名。
3月25日
Google Research 推出 S2Vec：用自监督学习读懂城市建成环境
Google Research 发布自监督框架 S2Vec，通过 S2 Geometry 分区与特征栅格化，将建筑、道路等建成环境特征转为多层图像，再用掩码自编码（MAE）学习通用嵌入向量。评测中 S2Vec 在零样本地理外推的社会经济预测任务（如全美人口密度、收入中位数）上表现优于 SATCLIP、GEOCLIP 等基线，但在树木覆盖、海拔等环境任务上仍需改进。
3月13日
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层次结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
3月7日
Google Research 发布 WAXAL 非洲语言语音数据集，覆盖 27 种语言
Google Research 发布 WAXAL 大规模开放语音数据集，初期覆盖 27 种撒哈拉以南非洲语言、超过 1 亿使用者，以 CC-BY-4.0 许可开放。
1月10日
伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可跨四类成像任务预测性能
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，仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统信息量，并在 NeurIPS 2025 论文中验证其能预测彩色摄影、射电天文、无镜头成像和显微镜四个领域的解码器性能。该方法优化出的设计可媲美端到端 SOTA 方法，同时占用更少内存和算力，且无需任务专用解码器设计。
9月1日
word2vec 究竟学到了什么？伯克利提出可定量预测的学习理论
伯克利 AI 研究团队提出首个可定量预测 word2vec 学习过程的理论，证明在现实训练条件下该问题可化简为无权重最小二乘矩阵分解，梯度流动力学有闭式解，最终学到的表示等价于对目标矩阵 M* 做 PCA。从小初始化训练时，word2vec 按离散步骤逐个学习正交线性子空间，每步提升嵌入矩阵的秩并降低损失，这些特征即 M* 的顶部特征向量，可由语料统计和超参数预先算出。