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Auto Research时代，AI Scientist的第一场药企实习考验｜甲子光年

AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手，但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架，让AI做药企真实数据分析，结果显示AI表现超人类实习生，且有速度和成本优势，但也存在偏科问题。

RAG已成大模型落地标配技术，但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解，提出Disco - RAG框架，在“搜”和“答”间加“读懂”环节，已被ACL 2026主会录用。

新智元报道，硅谷AI圈现神奇现象，不会中文难进核心团队。海外模型频“偷师”国内开源模型，如Cursor的Composer思考时说中文，Windsurf用GLM-4.6微调。国内开源模型量大管饱、性能好还便宜，能力稳居第一梯队。

现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。

9月2日，英伟达技术博客上线《用投机解码做AI模型协同设计》，给出推理加速选型表。列入指南的核心方案多由华人团队主导，介绍了从外置草稿模型到n - gram查表法等方案，还提到硬件常数对模型架构的约束。

香港科技大学唐靖团队等提出全新通用强化学习框架 TDM - R1，仅 4 步采样就让组合式生成指标 GenEval 从 61% 升至 92%，超越 GPT - 4o。它解决少步扩散模型痛点，实现多方面性能提升，为少步生图发展带来新方向。

AI科技评论获悉，仿生柔性机器人公司擎羽科技近日完成天使+轮融资，由东方富海领投，金额达数千万元。这是其开年第二次融资，显示资本市场对柔性机器人赛道的关注。公司聚焦仿生柔性机器人，有较强团队，未来将推进软硬件一体化建设。

谷歌推出基于Gemini 3 Pro的图像生成模型Nano Banana Pro，在图像编辑和生成上实现史诗级进化，有更广知识储备、超强文字渲染和精准细节把控。它支持4K原生，知识推理强还能直连搜索，玩法多样但也有改进空间。

牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法，用学术界资源增强视觉语言大模型预训练，用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型，实验显示能显著提升图片检索表现。