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#数据/训练
  1. The Verge · AI85

    OpenAI 一次性放出近 400 项 AI 生成数学成果，数学家称需数年才能消化

    OpenAI 本周突然发布近 400 项 AI 生成的数学结果，分布在 700 多份手稿中，覆盖组合数学、几何、数论、理论计算机科学、代数、拓扑、概率与统计力学及数学物理等领域。

    推荐理由：通过数十位数学家的第一手反应，呈现近400项AI生成数学成果对学术生态与研究者职业路径的冲击。

  1. Microsoft Research71

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行轻量级智能体 RL 框架，支持真实 harness 训练

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量级智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重写智能体。

    推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，给出真实 harness 参与 RL 训练的设计与 3500 行代码实现，可据此评估自建智能体训练链路。

  1. Google DeepMind66

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入水印

    Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印不仅能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。

    推荐理由：SynthID 水印首次延伸到合成生物学，读者可了解 AI 生成蛋白质如何在保留功能的前提下被标记与筛查。

  1. Microsoft Research62

    微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统

    微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的生物世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。

    推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单碱基变异预测

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 多倍，今日起通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 向学术研究免费开放。

    推荐理由：AlphaGenome Atlas 把全基因组变异预测做成可检索资源，读者可了解其数据规模与在罕见病研究中的验证方式。

已经到底了