JUAN LI · AI4SCIENCE
每日简报从有可靠来源、已完成中英文整理的动态中，优先挑选信息完整、便于核验的事件。简报由 AI 自动编排，条目默认为 AI 生成、未逐条人工审核（人工复核条目单独标注），引用科学结论前请核验原始来源。
精选依据：只收录有可靠来源、已完成中英文整理的 AI4Science 动态；优先保留信息更完整、便于核验的事件。
Caltech 数学家联盟发表联合声明，重新设计 Mathathon 活动，新主题定为 Old Problems, New Proofs。发起者认为解题只是数学的一个组成部分，数学理解与阐释同样有意义，却常被资助方和招聘委员会忽视。参与者须挑选一个解答反直觉的问题（如四色定理、ABC 猜想、Navier-Stokes 问题），在 40 小时内尽可能深入学习并向同伴汇报，随后用两个月发展替代理证或阐释，提交 explainer 与 GitHub 仓库，公开 LLM 对话记录、可视化代码等材料。声明强调 Mathathon 把 AI 视为数学家可用的众多工具之一。
Quine 是 Microsoft Research AI for Science 的早期阶段研究项目，旨在构建生物学的多模态世界模型。它通过连接不同生物尺度与模态的信息，帮助科学家在计算机上搜索远超直觉所能及的空间，并在实验前优先筛选假设；实验结果则作为反馈，帮助研究者修正后续研究方向。
Isomorphic Labs 把药物发现视为用AI攻克所有疾病的切入点。公司正自主生成数据、训练AI模型、开发软件并搭建物理基础设施，将候选疗法一路推进到临床患者；这套架构旨在跨多种疾病领域和药物类型扩展，从小分子、抗体到肽类等不一而足。文章回顾2021年公司创立时，AI药物发现还只是一个假说，传统路径受制于缓慢且耗费资源的设计—制造—测试迭代循环，AI仅被当作处理狭窄任务的实验工具，而基础模型的兴起正带来转变。作者与 Sir Demis Hassabis 组建创始团队，主张把药物发现当作工程流程，回归第一性原理重建药物设计过程。
研究指出，LLM的系统提示中会隐藏注入用户无法控制、且每天变化的当前日期，这一被忽视的因素影响评测可复现性。在9个近期LLM、涵盖多选题问答、数学推理、代码生成与机器翻译的6个数据集上，仅改变当前日期即可带来最大6%（多选题问答）、14%（数学推理）、7%（代码生成）的性能差异，机器翻译差异达2.84 BLEU。模型排名随之变动，进而影响排行榜；该日期效应超过批次数值精度等其他非确定性来源。思维链与少样本提示无法降低敏感性，思维链反而会放大它。作者据此强调需要更严谨的评测协议。
RLE-Bench 是面向机器人学习工程能力的评测基准，覆盖交互控制、策略学习、感知与估计、机械设计四类代表性机器人开发工作流，以弥补现有基准偏重单一策略或控制器性能的不足。它用多样的任务相关指标评估 coding agent 提交的成果，包括 agent 达到的成功率、训练出的策略、搭建的 harness 以及设计的机械结构，并将这些指标汇总为 RLE Index，同时报告各工作流的能力画像，便于在多个能力维度上系统比较。除排名外，论文还对代表性任务上的 agent 行为开展案例研究，指出其当前能力与局限，以及机器人任务对未来 agent 训练的可能机会。