Google DeepMind 用 Google Antigravity 加速抗菌肽发现
Google DeepMind 介绍其智能体开发平台 Google Antigravity 如何用于抗菌肽发现：生物学家与 AI 智能体在同一会话中设定目标，由智能体完成跨数据库检索、结构分析和文献综合，并借助 ProtNLM 从氨基酸序列预测功能，扫描 UniProt 中数百万条未表征蛋白。
推荐理由：原文展示了智能体平台把跨库检索、结构分析与文献综合压缩进单次会话，并给出抗菌肽候选的完整流程。
技术方向
数据与训练 最新动态
训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
8 条精选近 30 天 6 条共收录 60 条
更新
数据与训练的精选
Google DeepMind精选AI 评分6060 The Decoder精选AI 评分8080 GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 中解出 50 道物理研究题中的 49 道，每题约 2.40 美元
一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下求解 50 道理论物理研究题，OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 49 道（98%），平均每题成本不到 3 美元，整轮约 116 美元。
推荐理由：通过 TheoPhysEval 的 50 道理论物理题，读者可以看到各家智能体在真实科研计算上的差距与成本。
The Decoder精选AI 评分7878 数学家呼吁抵制 OpenAI：AI 生成证明涌入数学界
数学界部分人士呼吁抵制 OpenAI，起因是该公司一次性放出 700 多份 AI 生成的数学证明文件。菲尔兹奖得主 Terence Tao 以客座文章形式在其博客发布了相关声明，并提出数学应进入不再以解题为主要衡量标准的 Math 2.0 时代；复杂性理论家 Scott Aaronson 则称之为 Mathocalypse。
推荐理由：数学界对 OpenAI 一次性放出 700 多份 AI 证明的反应，折射出 AI 与学术共同体在署名、验证和节奏上的分歧。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行代码的轻量级 Agentic RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量级 Agentic RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：微软研究院开源 3500 行代码的 Agent RL 框架，读者可了解用真实 harness 训练智能体的轻量方案与实测增益。
Microsoft Research精选AI 评分6666 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，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
NVIDIA Blog精选AI 评分6060 NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白结构预测数据集
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构，通过 AlphaFold Database 开放了 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，任何科学家均可免费获取。
推荐理由：NVIDIA 与 Google DeepMind 等联合开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构预测，读者可了解开放科学在疫情准备中的具体做法。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单字母变异预测
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 90 亿个单核苷酸变异的预测结果做成可检索平台，读者可了解基因组变异解读的规模化路径。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为迄今最先进、最准确的全球天气模型，并已接入 Search、Gemini、Google Maps、Google Maps Platform 和 Cloud。
推荐理由：官方给出分辨率、更新频率与降水精度等具体指标，可据此判断 AI 天气预报在 Google 产品中的落地程度。