Google DeepMind 发布 AI 预测的人类 DNA 全部 90 亿个单碱基突变影响
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Google DeepMind 宣布已用 AI 预测人类 DNA 中全部 90 亿种单字母替换的生物学后果，并将结果数据库 AlphaGenome Atlas 免费开放给全球学术研究者。该数据库预先列出每个单碱基替换可能如何影响基因开关机制，此前研究者只能逐个变异运行模型或在实验室中验证，过程极其缓慢。研究副总裁 Pushmeet Kohli 称，这是首次有人
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R^3中无外力Euler方程稳定奇点的自相似研究
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Anima Anandkumar介绍其团队针对无外力Euler方程奇点开放问题的工作，并称已将论文和代码公开。该研究不同于NYU团队和OpenAI所采用的具有离散尺度跳跃的多尺度构造，而是尝试为自由空间中的Euler方程寻找自相似奇异剖面。作者称，带边界的Euler方程等修正情形已有成功结果，但边界用于约束奇点的技术不适用于自由空间。团队使用物理信息神经网络（PINN）寻找候选解；此前相关尝试未成功，主要困难包括优化易收敛到平凡解，以及数值精度需足以将数值解转化为解析证明。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas: 一张覆盖约 90 亿种 DNA 单碱基变异的 AI 预测地图
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Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，预先给出人类基因组约 90 亿种单碱基变异的预测，同时覆盖编码区与更大的非编码区。该平台数据量为 1 petabyte，是 AlphaFold Database 的 30 多倍，并引入 AlphaGenome Variant Impact（AVI）评分，帮助研究者对潜在重要的遗传变化排序。与 Broad Institute 合作的研究用 AVI 评分优先筛出与癫痫性脑病相关基因 DNM1 的一个变异，随后实验验证了预测效应；另一项分析基于 54,000 多名 UK Biobank 参与者的数据，按预测分子效应对变异分组后，多识别出 22% 的非编码遗传关联。DeepMind 强调这只是起点而非终点，目标不是取代实验室研究，而是帮助科学家决定哪些遗传变化值得优先深入探究。
OpenAI 宣称破解 Navier-Stokes 问题, 数据隐私争议随之而来
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据 The Week 报道，OpenAI 称用内部模型在约三天内给出 Navier-Stokes 存在性与光滑性问题的证明。该问题属于七大 Millennium Prize Problem，研究描述液体与气体运动的方程，可用于预测天气、模拟洋流或整体气候。New Scientist 称公司先用 1,000 个 AI agent 攻克类似问题，再用约 10,000 个完成任务；客户运行同一问题约需 1,500 万美元（1,100 万英镑）。但成果被一场“争议”笼罩：纽约大学数学家 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 研究者 Levent Alpöge 此前也借助包括 OpenAI Codex 在内的大语言模型宣布“破解”三个相关问题，信息私下保存，公布时间在 OpenAI 发布前数小时，由此引发对数据隐私与研究完整性的质疑。
两个轻量模型协作的智能体用于自主晶体材料研究
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Nature Machine Intelligence 于 2026 年 9 月 10 日在线发表（doi:10.1038/s42256-026-01298-6）。Shi 等人提出一种双架构方法，将两个轻量级大语言模型整合到材料研究中：二者协作进行推理并执行科学工具调用。作者称该方法取得了具有竞争力的性能，同时成本可负担、可本地部署。