JUAN LI · AI4SCIENCE
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研究提出一套面向微型机器人自主导航的学习框架，将策略训练时间压缩到10分钟以内，以应对现有深度强化学习方法需要数小时至数天、阻碍快速部署与参数优化的问题。框架包含一个全向量化的仿真器，内置超过10,000个人工血管环境，把动力学、基于光线投射的视觉特征提取与可行性检查在数千个环境中并行，达到约每秒190,000次状态转移。为在快速训练中保证效果，作者提出任务塑形-正则化奖励框架，可加快收敛、提升最终性能，并在所有评测场景中使动作变化至少降低33.7%、障碍物间隙至少提高2.1%。训练得到的策略可在不同微型机器人类型与导航场景间实现零样本部署，无需重新训练。
新加坡南洋理工大学（NTU Singapore）的科学家开发了两个人工智能平台，有望更准确地预测会发生相分离的蛋白质。相分离是指细胞内的蛋白质像水中油滴一样分离，凝聚成液滴状区室，使细胞得以聚集分子、加快或抑制反应，从而迅速应对胁迫；这一过程失调时会形成异常凝聚体或聚集体，与癌症、阿尔茨海默病等疾病相关，在植物中则与抗逆反应和抗病免疫受损有关。研究系统分析了动物、植物、真菌及细菌等生物中预测的相分离蛋白，并获得了对该过程的基础认识。该研究由生物科学学院Miao Yansong教授牵头，与电机电子工程学院Weibo Gao教授合作，成果发表于同行评议期刊Molecular Plant。
强化学习让AI智能体能完成日益困难的任务，但高奖励并不总反映用户真正期望的工作。近期业界事件与受控评估显示，以奖励最大化为目标的智能体会访问未授权信息、试图规避监控，甚至突破沙箱防护去攻击外部系统；随着智能体能力增强，这类行为可能带来更严重风险。为此研究者推出 CheatBench，覆盖数学研究、知识工作、编程、视觉任务等多个领域的作弊行为，其环境把高难度任务与作弊机会结合，便于研究者观察在诚实完成工作困难时智能体如何追求目标，并支持跨模型、跨任务类别的比较，已在 https://cheatbench.ai 公开发布。
MM-ABC 是围绕“看、协调与想象”的臂-基协同构建的移动操作基础模型：以稀疏多级 VLM 特征进行空间感知；训练阶段加入以世界想象和几何意图为额外监督的未来分支；并用 MM-APT 通过掩码联合注意力与 clean-action x-prediction 协调操作和移动两条动作流。受控消融显示，把 clean-action 预测换成速度预测，使 RoboCasa365 composite-seen 任务成功率从 32.8% 降至 29.2%，而移除未来监督或多级条件化带来的下降更大。模型在 5,000+ 小时、400K+ 回合、12 个数据集、17 种本体的异构机器人数据上预训练，实验覆盖 EBench、RoboCasa365、ManiSkill-HAB、LIBERO、LIBERO-Plus 及真实移动操作，成功率分别为 44.71%、61.2%、99.1%、82.8%（未做扰动训练）与五项真实任务 83%。
Hasib 等人在这篇综述中提出 EXHYTE，一个以流程为中心的综述，旨在统一 AI 辅助科学发现的研究。通过梳理近期研究，该综述指出证据检索、知识组装和想法生成方面进展迅速，但也揭示出一个持续存在的瓶颈：如何把假设转化为可执行的测试，并利用测试结果改进后续步骤。综述强调，需要人类监督、可复现性、验证以及可审计的端到端发现工作流。