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  1. Microsoft Research71

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0:3500 行代码的轻量智能体 RL 框架

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的同一套 agent harness 直接参与训练,无需在训练框架内重新实现 agent。

    推荐理由:原文给出框架的代码规模、Kubernetes 支持与训练配方,读者可据此判断真实 harness 参与 RL 的落地成本。

  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio,为 AI 生成蛋白质嵌入可验证水印

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio,将水印技术引入合成生物学,把不可感知的签名直接嵌入生物代码,使水印不仅能在数字模型上验证,也能在合成出的实体蛋白质上验证,同时保持其生物功能。

    推荐理由:SynthID 水印从图像扩展到合成生物学,读者可了解其在蛋白质序列与结构上的实现方式及对 DNA 合成筛查的意义。

  1. Microsoft Research62

    微软研究院发布 Quine:面向生物学复杂性的 AI 研究系统

    微软研究院发布 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由多模态生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究,预测并优先排序数千种化合物,最高排名化合物在湿实验中产生了最大的经典到基底细胞状态转变,整个筛选到验证过程仅用一个周末。

    推荐理由:微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环设计,并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。

  1. Google DeepMind76

    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 发布 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 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,今日起通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 向学术研究免费开放。

    推荐理由:AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单核苷酸变异的预测结果做成可检索资源,读者可了解其数据规模与在罕见病研究中的实际用法。

已经到底了