JUAN LI · AI4SCIENCE
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在华盛顿大学的课堂上，材料科学与工程教学副教授Luna Yue Huang通过GenAI for Science: Ai2–UW Materials Challenge，引导学生以批判眼光使用科研AI代理AutoDiscovery。该工具分析数据、提出假设、运行实验，并按贝叶斯意外度（模型预测与数据结果的差距）排序结果。25支队伍提交数据集与研究问题，其中10支入选，学生需核验证据、比对已发表研究，判断结果究竟是真发现、巧合还是数据问题。例如锂离子电池老化项目发现，周期性诊断测试本身或会加速电池衰减；但这只是数据中的相关性而非因果证明，确认它还需开展对照实验。AutoDiscovery的表现差异明显，有时能带来学生原本不会探索的线索。
研究将 KEGG、Rhea、UniProt 三个数据库整合为统一的生化知识图谱，并构建包含 550 条“酶源—罕见病终点”路径的基准，六种大模型在四种信息条件下共生成 13,200 条假设，按专家制定的五项标准逐项 1-5 分评分。结果显示，只给出酶源与疾病终点时得分往往最高，说明模型能凭极少信息产出听起来可行的想法，但这些假设与证据的联系较弱；给出完整生物路径时，假设更符合已知机制关系，作者称之为证据约束的推理。打乱中间步骤而保持终点不变后，证据依据显著下降（delta = -0.793，p < 0.001），表明模型确实利用了路径结构。
研究人员开发出一种单一脑机接口装置，可同时把言语与非言语交流意图译出。该装置是放置于大脑皮层表面、含253个电极的植入阵列，覆盖较大面积的感觉运动皮层，借助人工智能把脑电活动转换为屏幕文字，并驱动个性化动画虚拟形象在数秒内做出动作。研究在两名受试者身上开展：一名因脑干中风导致言语与运动受损，另一名患肌萎缩侧索硬化症，出现进行性言语瘫痪与运动障碍。作者指出，言语与手势的部分神经信号相互重叠，且同时进行任务时的活动模式与单一任务略有不同，解码并不容易。作者称该系统属概念验证，目标是迈向更具多功能的脑机接口。
后门投毒攻击在原本干净的微调数据中加入投毒样本，把触发器与目标行为配对。作者指出，现有评测通常固定投毒样本数量并从候选池随机抽样，可能严重低估最坏情况风险：在三种 LLaMA-3-8B 后门设置中，固定模型、干净数据与投毒数量，仅因所选毒集不同，攻击成功率就从 3% 变到 80%。他们将毒集选择形式化为带 oracle 预算的集合优化问题，提出 SAILS（Set-level Audit-Informed Iterative Learned Selection），通过数百次微调-评估学习集合打分器，对数百万候选集排序，只审核少量短名单。SAILS 的留出攻击成功率平均比最强影响基线高 30 个百分点，并可从小规模微调迁移到全规模，还扩展到代码生成、agentic 与仅 API 后门。
RSIAgent 是一个免训练的多智能体框架，通过自主构建记忆实现递归自我改进，面向接口、工具与失败模式未被预训练模型充分覆盖的新环境。它协调课程、执行与验证三类智能体，持续探索环境、验证结果并保留环境专属知识，包括动作、条件与后果之间可复用的因果关系；同时采用先广后深的探索策略：并行的广度型递归自我探索用于发现多样的环境结构，聚焦式深度自我探索用于揭示困难情形、隐藏约束、边界条件与此前未知的因果依赖。生成的记忆被冻结，无需更新模型参数即可直接用于下游任务。在 OSWorld-v2 与 Agent's Last Exam 上的实验显示，RSIAgent 显著提升强开源模型，使 Kimi-K3 与 GLM-5.3 超越包括 GPT-6 在内的前沿闭源模型。