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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。

AI工具爆炸，人们成了「AI项目经理」。百度DuMate在开发者大会展示强大能力，一句话可让三件不同工作并行执行，有技术架构支撑，已获认证且成本下降，入口之争本质是生态之争。

魔芯科技联合同济大学等团队，基于 VGGT 架构发布四项成果，突破三维感知在流式处理、动态鲁棒性和精细感知上的瓶颈。还获新一轮融资，后续将加大对空间智能与世界模型技术投入。

2026 年 AI 行业发展微妙，模型能力增强但转化为生产力的企业不多。Create 2026 上百度给出两层答案，构建系统能力，提出 DAA 度量 AI。这是过去三年判断的收束，将非共识整合成面向 Agent 时代的方法论。

Claude Code随2.1.139版本推出 `/goal` 命令，设定完成条件后可持续工作至目标达成。它与Codex互相借鉴功能，且在设计上采用裁判分离，官方也给出目标制定建议，还带来其他更新。

在 5 月 6 日 Anthropic 开发者大会上，兄妹 Dario Amodei 和 Daniela Amodei 对话，谈到 Claude 限速因 2026 年 Q1 增速年化 80 倍远超规划，还涉及开发者生态、模型训练、能力释放等话题，强调平衡发展与安全。

文章解读了欲取代Transformer的SSA（次平方稀疏注意力）算法。它支持12M tokens上下文，比fastAttention快52倍，训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性，有计算和内存线性扩展等特性，经三阶段训练可可靠利用长上下文。

神秘模型「大象」面纱揭开，它出自蚂蚁Inclusion AI团队，仅100B大小，是同规模SOTA且省Token。经多方面实测及权威榜单评测，它快、准、省，能胜任多数日常工作，但也有不擅长的领域。

OpenClaw等AI智能体爆火，其安全隐患凸显。多校联合研究发现，仅8.6%的用户能感知智能体媒介欺骗，总结了6类认知失效模式，认为体验式学习或比静态提醒更能提升用户警觉性。

Anthropic关于“潜意识学习”的研究发表于《Nature》杂志。研究揭示大语言模型能通过与语义无关的数据传递行为特征，如偏好、不对齐行为等，还探究了其机制，并在MNIST上验证。