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态向基底态转变，从缩小搜索空间到选出候选验证仅用一个周末。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物世界模型与实验闭环，并用胰腺癌化合物筛选案例说明其预测如何被湿实验验证。
Google Research 发布 AI video co-director 多智能体框架，作为编排层构建在 Gemini 和 Veo 之上，把长视频生成建模为全局优化与世界状态跟踪问题，以缓解语义漂移和级联失败。
推荐理由：Google 把长视频生成拆成四个可复用的智能体框架，并给出多镜头一致性的基准与量化结果。
Google Research 发布研究实验，让教师借助生成式 UI（GenUI）按自己的课程目标和教学大纲动态生成互动式学习模拟，并已开放 30 多个面向初高中 STEM 的英文学习互动示例库，覆盖物理、化学、生物和数学，全部由 AI 生成并经教师审核。
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，用于评测多模态大模型在连通性、封闭性、顺序、分离与打结等拓扑概念上的推理与规划能力。测试显示，模型在静态图像识别上表现明显优于交互式规划任务，失败多发生在规划阶段而非感知阶段，且整体远低于人类水平。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助，跨序列操作时仍不可靠。
微软研究院推出研究模型 CARE-X，一个统一胸部 X 光 VLM，可同时完成报告生成、结构化诊断预测与病灶定位，并用强化学习（DAPO）在多任务设置下奖励临床正确性。
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。在 98 个真实初级保健查询的盲评中，该系统 97 例无关键错误，医生更偏好其回答而非主流证据合成工具；在 140 项问诊技能评估中，AI 在 68 项上与初级保健医生相当或更优，但专家医生在识别危险信号和指导关键体格检查上整体表现更好。
推荐理由：Google DeepMind 公开 AI co-clinician 研究计划，给出医生端与患者端两套评测结果，可了解医疗 AI 当前能力边界。
Google DeepMind 联合 Kaggle 发布 FACTS Benchmark Suite，在原有 FACTS Grounding 基础上新增 Parametric、Search、Multimodal 三项基准，并将 Grounding 升级至 v2，共 3,513 个公开样例，另设私有留出集，由 Kaggle 管理并维护公开排行榜。
Google DeepMind 在 Nature 发表新论文，分析 AI 视觉模型与人类在组织视觉世界方式上的差异，并提出一种三步对齐方法。该方法先用 THINGS 数据集训练一个冻结主模型的小型适配器作为教师模型，再生成包含百万张图像、数百万条类人判断的 AligNet 数据集，最后微调学生模型。
Google 发布森林砍伐风险预测基准数据集，基于纯卫星输入和 vision transformer 架构，可在 30 米尺度预测 2000-2024 年森林流失风险。