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Radical Numerics 联合创始人 Eric Nguyen 讨论基因组语言模型与生物安全。他参与了 Evo 和 Evo 2 的开发；另一支 Arc/斯坦福团队随后用这些模型生成并合成了功能性噬菌体基因组。访谈区分了三个序列尺度：人类基因平均约 60K，较长基因可达 2.3M，而整个人类基因组约为 3B。Nguyen 认为，提升生物能力的模型也能帮助防御跟上能力进展。这里的 2.3M 指较长基因，不能写成全基因组大小。
Tapio Schneider撰文讨论AI在数学、科学与工程中的角色。OpenAI于9月8日宣布的强迫Navier–Stokes方程有限时间爆破解，由约10,000个AI智能体并行探索生成，随后在Lean中形式化并验证；形式化验证支持其正确性，但数学界仍在消化。陶哲轩等人认为，证明的意义不止于判定命题真假，还在于推进对形状、数字与自然现象基本结构的概念性理解；Yehuda Rav说“定理是标题，证明是内情”。Timothy Gowers指出AI生成的证明行文欠佳很可能只是暂时困扰。作者主张，自然科学与工程同理：episteme（解释性理解）本身即目标，techne（预测与制作的技艺）在预测可被检验时可独立成立——黑箱AI天气模型因预报每天可核对而可信——并可反过来作为服务于理解的工具，例如AlphaFold预测3D蛋白质结构（原文此处截断）。
美国AI初创公司 Anthropic 宣布其分子生物学实验室的首个发现：Claude 模型在感染细菌的病毒中看到一段此前似被忽视的重复DNA序列，紧邻一个已知酶基因和一个功能未知的蛋白基因，结构类似 CRISPR。据公司介绍，约950个由Claude驱动的软件智能体用21小时梳理DNA序列数据库，从20多万个某类酶的基因中挑出20个值得深入研究的候选，这工作量相当于专家数周甚至数月。研究以预印本形式发表，尚未经同行评审，新系统ART功能未知，初步实验提示它或许像CRISPR一样可编程。Dario Amodei 称该发现仍属“初步”，“可能构成一种新的基因编辑机制”；Feng Zhang 称这段重复DNA“确实有趣”，值得进一步研究。
两周前，OpenAI 宣称解决了 Navier-Stokes 这一数学难题，可获 Clay 数学研究所 100 万美元悬赏。但其由内部大语言模型生成的证明被许多专家认为不自然：它求解的是一个被数学家视为脱离现实的变体问题，相当于钻了题目表述的漏洞。方程中外部作用力（如重力）一项可有可无；芝加哥大学 Luis Silvestre 称：“Clay 问题已了结，但 Navier-Stokes 方程的主要问题仍未解决。”上周四，三位数学家给出证明，显示 OpenAI 的方法永远无法推广到完整问题，除非出现全新的思路。
智能已让机器自主行动，却仍主要存在于数字模型之中，机器人本体只是被动执行者。在人脑这类对力学与温度敏感的极端环境中，传统电子器件可能成为限制。文章于2026年9月22日在线发表于《Nature Computational Science》（doi:10.1038/s43588-026-01051-4），讨论将智能直接嵌入结构的活性材料如何拓展此类场景下的机器人能力，并特别关注计算辅助设计所扮演的角色。