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诺奖得主用AI凭空造出基因剪刀，比进化几十亿年的那把还准
7月16日，《Nature》刊出消息，诺奖得主Jennifer Doudna团队用AI造出自然界不存在的CRISPR酶，改了30%的序列仍能用，比天然版本更精准。创业公司Profluent也生成全新Cas9，脱靶编辑率大幅降低。
高潮从第几秒开始？GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线
现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。
深度｜Karpathy为何突然加入Anthropic，只能当Dario的「-2」？
5月19日，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy宣布加入Anthropic预训练团队。他将组建新团队，用Claude加速预训练研究。文章分析了他加入的原因，以及Anthropic招聘他的动机，还指出这一变动标记着技术拐点。
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈：北航/新国立提出AmbiSuR，重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展，但提取3D几何表面易失真，核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架，从表征和监督层面解决问题，实验证明其在多数据集表现优异。
字节会师何恺明！开源连续扩散语言模型Cola DLM
字节会师何恺明，开源连续扩散语言模型Cola DLM，释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚，把生成过程交给连续空间，在实验中展现出稳定scaling趋势，其动机是表征而非diffusion。
Agent学会自己「长」Skill了！从失败里长出经验，比人类写的更好用｜ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR，让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”，经闭环生命周期形成“认知Skill”，维护经验库，用强化学习让其学会“使用经验”，在多跳问答表现优。
信通院&清华提出FedRE：用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26
联邦学习中兼顾模型性能、数据隐私和通信开销是挑战，尤其在模型异构场景。信通院和清华联合团队提出FedRE框架，能适配异构与同构场景，保证性能同时保护隐私、降低开销。
Codex 推出 /goal 功能，不达目标，不罢休
OpenAI 为 Codex CLI 新增 `/goal` 功能，目标跨轮次保持活跃，在同一个会话持续循环。它有防护机制，防止在无意义事上空转。虽然是实验性功能有局限，但改变了人和 AI 的协作界面。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
科学家证实磁场真的能改变基因表达，但它的要求非常严苛
韩国东国大学 Jongpil Kim 团队研究证实磁场能改变基因表达，该团队绕开 ferritin 路线，通过全基因组筛选找到关键基因 Cyb5b，拼起磁场→基因表达分子链，并在抗衰老、阿尔茨海默病、抑郁症血清素调控方面做了活体验证。