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《Cell》今日发表报告，介绍一套面向长寿研究的定制AI系统：作者用衰老生物学数据训练大语言模型，配套17项任务作为基准，并通过接口将模型、研究工具与AI agents结合以辅助分析。作者用这些基准评估自研模型与OpenAI、DeepSeek等公司更大的商用模型，结果在多数而非全部测试中，专注衰老的模型表现更好。哈佛医学院计算机科学家Marinka Zitnik（未参与该工作）称该工作对长寿与衰老领域贡献重要，可为下一代AI模型开发提供参考。报道还指出衰老本身难以定义，并提到学界用于测量生物衰老的多种‘clocks’。
斯坦福大学计算机科学家 James Zou 团队在《Science》发表 Virtual Biotech 系统，它由多达 37,000 个可自主与大语言模型或其他智能体交互、执行多步任务的智能体组成，仿照生物技术公司设置首席科学官与各专业部门，底层模型使用 Anthropic 开发的 Claude。该系统分析了 55,000 多项临床试验的已发表结果，发现了一个或可预测临床试验成败的分子信号，并在人类监督下识别出一种有前景的肺癌治疗方案。不过其他科学家指出，Virtual Biotech 尚未经真实药物研发检验，其预测未获实验验证，更谈不上临床试验。
OpenAI于9月8日宣布其AI模型解决了流体力学难题Navier–Stokes问题，称这或将永久改变数学研究方式，同时引发成果归属争议。纽约大学Tristan Buckmaster与哈佛大学Levent Alpöge此前正借助OpenAI、Anthropic工具攻关该问题，Buckmaster称该公司在听闻其工作后介入，模型或从他们与ChatGPT的交互中学习；OpenAI发言人向Nature表示，经调查可完全确信7月3日后的用户输入不会以任何方式影响该系统，公司9月1日才开始研究，此前未以任何途径看到二人公开前的工作。伦敦政治经济学院知识产权法学者Luke McDonagh提醒，研究者未必意识到向个人AI账户上传数据的后果；25位Fields Medal得主在公开信中称AI工具模糊了恰当署名能力，引发严重的归属与抄袭问题，训练信息难溯源或危及学术信用。
9月8日，OpenAI称1万个智能体运行88小时，产出166页的Navier-Stokes方程证明；该问题自1934年悬而未决，属Clay研究所七大Millennium Prize Problem之一，每题100万美元、迄今仅一题颁奖。OpenAI不领奖，外界估算算力账单为1000万至4000万美元。Clay称问题“显然已解决”，但评审“刻意不慌不忙”：证明须在权威期刊发表并经两年检验，官网现标为“Active”。9月11日，25位Fields奖得主签署宣言，批评AI实验室的做法损害数学；次日陶哲轩邀请Silvia De Toffoli与Eamon Duede撰文，区分可由机器验证的逻辑证明与人类可解释、可延展的可理解证明，指出AI使二者分离，并评价OpenAI“给出的是答案，未必是果实……”
ScienceBuddy 是 PhAI Labs 推出的交互式科研工作空间，把研究者的请求、反馈与执行证据转化为任务和评估标准，供智能体持续学习。其核心是递归套递归的自我改进：内层递归在模型固定的前提下改进工作框架（harness），外层递归则在改进后的框架下训练模型，两者相互耦合。摘要称案例研究覆盖研究者交互、框架优化与模型学习三方面，涉及四类科学任务。该文为 PhAI Labs 技术报告。