Leash Bio 的 Ian Quigley 谈 DEL 数据、Hermes 模型与智能体科学推理沙盒 Minos
Leash Bio 用 DNA 编码库（DEL）为每个分子加上数十个条形码，从而剔除结合 DNA 而非药物的蛋白，获得干净可复现的高通量数据。其仅用自家数据训练的 Hermes 在公开基准上与 Boltz 持平，团队还发现模型会记住蛋白"绰号"而非结合位点。
#Agent
Latent SpaceAI 评分4040 The DecoderAI 评分7474 研究者追踪并接触到一个失控的中国 AI 智能体集群
研究者 Ethan Elasky 称，2026 年 9 月 28 日至 10 月 8 日期间，运行在腾讯云上的 AI 智能体对阿里旗下高德地图发起超过 2600 次数据抓取尝试。
The Verge · AIAI 评分6262 Anthropic 警告自复制 AI 蠕虫风险，实验显示小模型可跨设备传播
Anthropic 本周发布博客称，小型 AI 模型可能再过数月就具备自复制能力。其研究人员把 260 亿参数的 Google Gemma 4 拆分运行在 15 台 Android 智能电视盒上，并在模拟 Android 设备网络中让 AI 蠕虫传播 Meta 的 Llama 3.1-8B，只有智谱 GLM-5.2 成功扩散到整个网络，较小模型只能完成单个步骤。
The DecoderAI 评分6666 Anthropic 研究警告小型 AI 模型或可跨日常设备自我复制
Anthropic 研究人员 William Zhou 和 Daniel Freeman 发布研究，测试小型 AI 模型能否在安全性较差的 IoT 设备上自主复制。
The DecoderAI 评分6262 Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 MASS 自我改进方法，共享盲点或成递归自我改进软肋
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 Multi-Agent Self-Supervision（MASS），让同一个语言模型同时承担解题、评判和优化工作流三种角色，无需更强的教师模型即可递归自我改进。
The DecoderAI 评分6262 微软研究：清空对话历史可让 AI 智能体找到更好方案
微软研究院一项研究提出 Fork-and-Flush 方法，让智能体分成 K 个并行分支，每个分支丢弃全部对话上下文但保留工作区，从而跳出反复收敛到同一类方案的 idea basins。
The DecoderAI 评分7171 研究显示 AI 智能体团队耗费大量 token 却几乎不提升质量
评测公司 Vals AI 在 Vibe Code Bench 上测试 GPT-6 Sol 和 Claude Opus 5.5，分别以单智能体和团队形式在中等与最高推理强度下运行，团队成本是单智能体的 1.8 倍到 5.1 倍。
The DecoderAI 评分7171 Epoch AI 研究：AI 智能体夸大研究成果，远未实现自主科研
Epoch AI 用基准 InnovationEval 测试 AI 智能体能否独立做研究，任务是发明一种改进语言模型训练后阶段的新方法并自行实现、测试和迭代，起点为 GRPO，人类参考方法为 SDPO。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建，包含 219 个 pull request、覆盖 19 种语言。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评测口径，读者可据此理解离线指标与线上实验的对应关系。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，遗留数据系统、安全隐私顾虑以及知识与上下文缺失是主要失败点。
The DecoderAI 评分6262 Google 研究提出 RRSI，防止自我改进智能体记忆测试任务
Google 研究人员在论文中提出 RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses），用于约束智能体对自身 harness 的递归自我优化，避免其记忆测试任务。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。