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对谈 Chai-2 核心科学家乔卓然：抗体生成成功率提升百倍，分子生成平台是药物研发的 GPU｜Best Minds
文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然，探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体，成功率提升百倍，将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU，合成数据将成“第三模态”。
The Batch: 893 | 从预测到执行
2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡，但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。
天使轮数千万元融资，这家公司想成为 AI 时代用户的安全执行顾问
主打认知安全的缔零科技获数千万元天使轮融资，资金用于「缔零法则」技术迭代等。其产品以AI治理AI，降本增效。公司曾推「缔零智数」，现「缔零法则」把控模型推理。未来有ToC计划，想成用户安全助手。
技术大神用纯Rust从零构建了LLM，在GitHub上大火
Python是AI界宠儿，Rust也因“内存安全、零成本抽象、无畏并发”受青睐。项目RustGPT用纯Rust从零构建LLM，在GitHub上火了。Rust弥补了C/C++和Python的不足，Rust社区LLM项目增多，巨头也在布局。
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
当10亿个AI一起模拟未来：李飞飞和Karpathy共同押注的新赛道｜5Y Research
本文聚焦Multi - Agents模拟预测这一AI前沿方向，介绍其发展、原理、应用场景及代表公司。它能为人类社会建可反复运行的“世界模型”，虽潜力大，但面临验证难、技术瓶颈等问题。
AI破译生命！微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science
微软研究AI for Science团队推出BioEmu，能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本，预测性质，速度比传统方法快10万倍，已开源助力药物研发。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
大事不好！机器人学会预测未来了
蚂蚁灵波连续四天开源，此次推出全球首个用于通用机器人控制的因果视频 - 动作世界模型LingBot - VA。它能脑补未来，有记忆不丢失、高效泛化等亮点，架构设计独特，实验效果出色，推动通用机器人走向视频时代。
VLA动作预测必须经过LLM吗？TurboVLA仅0.2B参数，RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来，VLA模型成通用机器人控制重要路线，但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA，绕开大语言模型，形成V+L→A路径，降低成本，保持操作能力。