首张全天空紫外线地图：Claude Science 助力填补波段空白
天文学家此前已用可见光、红外、射电、X射线和伽马射线绘制了整个天空，却从未有人完成过完整的紫外线（UV）全天地图。约翰斯·霍普金斯大学天体物理学家、Anthropic 研究者 Brice Ménard 在文中讲述他如何与 Claude Science 合作，制作出首张完整的紫外线全天地图。来源未说明所用方法与数据细节。
JUAN LI · AI4SCIENCE
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Periodic Labs 对谈「合成超级智能」：让 AI 科学家在真实实验中学习
本期播客中，Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 同 swyx、Brandon 对谈，阐述「合成超级智能」（synthesis superintelligence）的设想：把强化学习锚定在真实物理实验上，结合 AI 材料表征、模拟与密度泛函理论（DFT），让系统从整个科研过程而非仅发表结果中学习。他们指出，仅凭智能不足以实现科学发现，科学需要在不确定性、噪声和缺失信息下推理；前沿模型仍需实验，失败的实验可能是最有价值的训练数据。他们还谈到让每台实验设备拥有「140 智商」、自主实验或可把数十年试错压缩到数月，并涉及室温超导体、磁体、电池与更高效算力等方向。
Ai2 在 COLM 2026：开放研究，从模型到面向科学的智能体
Ai2 在旧金山举行的 COLM 2026 上介绍了其开放研究：发布可供他人研究、扩展的 AI 研究产物，并与领域专家合作开发面向科学的 AI 工具。会议论文《Olmo Hybrid: From Theory to Practice and Back》考察将 transformer 注意力与线性循环层结合的架构，把关于其可表示能力的理论与受控训练实验相连。该研究中，Olmo Hybrid 在覆盖多学科知识的 MMLU 上达到与 Olmo 3 7B 相同的准确率，训练 token 减少 49%。这一方向正指导下一代 Olmo，后者目前以结合注意力与循环的混合专家架构进行预训练。COLM 前发布的 Olmo-core 3 提供重新设计的大规模混合专家模型训练系统。文中还提到 Google 近期宣布复现了 Olmo 3 7B 的训练。
结合主动学习与几何深度学习，在数据稀缺的药物发现中推进化学反应预测
针对药物发现中的数据稀缺情形，研究人员将主动学习与几何深度学习相结合，用于预测化学反应的结果和位点选择性。该策略利用有限数据开展预测，并指导实验，以加速药物发现并拓展可及化学空间。相关论文于2026年10月9日在 Nature Computational Science 在线发表，DOI 为 10.1038/s43588-026-01063-0。来源未提供数据集、模型架构、性能基准或实验验证等进一步细节。
用于AI自动检测和分类块体运动的DInSAR包裹相位信号数据集
该研究介绍了一个DInSAR包裹相位信号数据集，用于支持深度学习模型自动检测和分类活动性慢速块体运动。数据覆盖中欧阿尔卑斯山和亚平宁山脉北部两个选定的大范围区域，包含4910条经专家标注的DInSAR包裹相位信号，来自92幅Sentinel-1干涉图，时间基线为6天至1年，并在仔细的地貌学解译后划分为9个不同的滑坡和冰缘地貌类别。作者表示，该数据集有望支持科学界开展基于AI的块体运动研究，并可作为生成可比数据集的基准。摘要未报告模型性能或验证结果。