报道

来自美国能源部橡树岭国家实验室的科学家们提出了一种面向基础模型的分布式跨通道分层聚合方法（D-CHAG），该方法对 token 化过程进行分布式处理，并采用分层策略进行通道聚合，从而使极大规模模型能够在多通道数据集上运行。

2.2-2.6 AI 论文精选

华大生命科学研究院与浙江之江实验室组成的 Genos 团队在 DeepSeek 新模式的启发下，推出了一款基因组专用「外挂大脑」插件——Gengram（Genomic Engram）。仅约 2,000 万参数，即刷新了多项基因组任务的 SOTA 记录，为破解基因组建模瓶颈提供了革命性方案。

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当前，多波段、大视场、高深度的大规模巡天正在将天文学推向一个前所未有的数据密集型时代。随着欧几里得空间望远镜、鲁宾天文台及罗曼空间望远镜等新一代设施的相继投入运行，宇宙正被以空前的规模与精度进行系统性测绘。这些观测预计将 […]

1.26-1.30 AI 论文精选

机器人初创公司 Skild AI 完成 14 亿美元 C 轮融资，估值超 140 亿美元。这笔融资由日本软银集团领投，Nvidia 旗下 NVentures 、 Macquarie Capital 、亚马逊创始人杰夫·贝佐斯的 Bezos Expeditions 等战略投资者参与，三星、 LG 、施耐德电气、 Salesforce Ventures 也悉数在列。

Basecamp Research 、英伟达及多所顶尖学术机构组成的联合研究团队，共同构建了 EDEN 系列宏基因组基础模型，通过从海量跨物种、关联环境信息的自然进化数据中学习，首次系统性地提炼出生物设计的深层「语法」与通用原则。

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加州大学的研究团队在标准硅光电二极管表面设计了特殊的光子捕获纹理结构（PTST），并引入了一个抗噪性强的全连接神经网络。该网络能够直接从器件测量的光电流信号中，智能地计算并重建出原始光谱。这种方法不仅使光谱仪在长波长下实现了更高的信噪比，其综合性能也超越了传统硅基光谱仪。

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1.19-1.23 AI 论文精选

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来自德国歌德大学的研究团队基于度量学习对「人类 E3 连接酶组」进行了分类，整合了多层次数据，包括蛋白序列、结构域组成、三维结构、功能以及表达模式。这一方法扩展了 E3 酶的传统分类（RING 、 HECT 和 RBR 类），涵盖了非典型机制，成功解释了功能分区，区分了多亚基复合物与单体酶，并将 E3 酶映射到底物及潜在药物作用靶点。

耶鲁大学研究团队近期提出 MOSAIC 模型，将通用大语言模型转化为一个由众多专业化学专家构成的协作系统，通过专业分工有效抑制模型幻觉，提供可量化的不确定性评估，实现了从反应描述到完整实验方案的系统生成，有望在药物发现、材料开发等领域实质性地提升科研效率。

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清华大学与芝加哥大学研究团队基于 1980—2025 年间 4,130 万篇自然科学论文与 537 万名科学家的超大规模数据，系统评估了 AI 工具对科学研究的真实影响。研究发现，AI 显著提升了个体科研产出与学术影响力，却在集体层面导致知识空间收缩、学术互动趋于集中。通过语言模型识别 AI 研究、引入「知识广度」等创新指标，论文揭示了 AI for Science 背后被忽视的结构性代价，为理解 AI 如何重塑科研生态提供了关键证据。

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来自普林斯顿大学和科罗拉多矿业学院的联合研究团队提出了一种基于机器学习的高效预测方法，利用大语言模型直接从 MOFs 的结构序列预测自由能，从而显著降低计算成本，实现高通量、可扩展的 MOFs 热力学评估。

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2025 年，AI 行业的叙事逻辑正在发生暴力拆解。当千亿美金的资本支出（CapEx）撞上增长乏力的营收账本，关于「泡沫」的审判席位已经坐满。从 Alphabet 蒸发的 2,000 亿市值到 ChatGPT 惊人的亏损黑洞，技术似乎正在被迫向务实主义低头。

麻省理工学院与哈佛大学联合团队提出的基于人工智能的端到端设计流程——CleaveNet，正是为了应对这一挑战。该流程通过预测模型与生成模型的协同工作，旨在彻底改变蛋白酶底物设计的现有范式，为相关基础研究与生物医药开发提供全新的解决方案。

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2025 Meet AI Compiler 第 8 期技术沙龙于 12 月 27 日在上海创智学院圆满收官。

成立于 2023 年的具身智能公司 FieldAI ，在不到两年时间内完成了超过 4.05 亿美元融资，投资阵容包括：贝佐斯、英特尔、英伟达、比尔盖茨、三星等。团队核心成员来自 NASA JPL 、 DeepMind 、特斯拉、 SpaceX 等头部企业，致力于打造能够跨不同类型机器人和适配各种环境的「通用机器人智能大脑」。

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CES 2026 在美国拉斯维加斯拉开序幕，在刚刚结束的 NVIDIA Live 中，黄仁勋进一步介绍了引入 5 项创新的 Rubin 平台，并发布了多项开源成果。

英伟达研究院联合华盛顿大学的研究团队推出了一种长距离蒸馏方法，其核心思路是利用擅长生成真实大气变率的自回归模型作为「教师」，再用这些数据训练一个概率化的「学生」模型，仅需单步计算即可生成长期预报，既避免了迭代误差累积，也绕过了复杂的数据校准难题。