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从斑马鱼到机器鱼：机器人实验重塑神经行为研究

瑞士联邦理工学院、美国杜克大学与葡萄牙高等理工大学联合团队用机器人替代动物做生理学实验。他们基于斑马鱼构建模型，用机器鱼实验揭示运动机制，成果发表于《科学・机器人》。

美籍华人数学天才陶哲轩称，25年科研生涯从未如此绝望。白宫切断其科研经费，UCLA等科研圣地也濒临断粮。美国科研体系半年内遭‘血洗’，诸多项目中断，未来堪忧。

超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton，挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，有三项创新，在多专业任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。

中科院自动化所等团队提出VHR方案，通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出，降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段，VHR深入干预内部机制，还介绍了SSL语义引导方法。

ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试，由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力，通过信息梯度设计，让模型在不同指导量下完成科研任务，结果显示当前AI离自主科研有明显距离。

清华大学电子工程系团队在AI for Science领域取得两项新进展，提出可复用的智能体符号回归运行时框架SRHarness，构建机制发现评测基准MechBench，推动AI科学发现从拟合观测走向理解机制。

今年菲尔兹奖得主之一Jacob Tsimerman将入职OpenAI安全部门。当下顶尖科学家流向头部大模型公司，AI与前沿科学融合成趋势。字节发布Seed STEM科学家计划。大模型下半场比拼基础研究，构建评测基准很重要。

当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。

科学软件大多难直接运行，制约AI4S与Agentic Science发展。Deploy - Master应运而生，是一站式自动化工作流。Search Agent筛选工具，Build Agent用双模型辩论机制使部署成功率超95%，为科学智能体交互打基础。

AI前沿成果被科技巨头锁在“黑箱”，欧洲科学家、工程师等发起“科学复兴运动”成立LAION。他们构建开放数据集，训练出表现优异的模型，还进行“爱丽丝梦游仙境”研究测试大模型，探讨推理模型发展方向。