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10月7日，Google DeepMind、Isomorphic Labs 与 Meta 同意联合投入3亿美元，支持由 Mark Zuckerberg 与 Priscilla Chan 出资的 Biohub 推出的 Virtual Biology Initiative；加上美国能源部与国立卫生研究院的出资，承诺总额已达18亿美元。项目将测量细胞在远多于以往测试的条件下的反应，再用这些数据训练预测细胞行为的 AI 模型：首个数据集约一年后发布，五年内目标是建立准确的预测模型。商业资助方对其出资的数据享有一年保密期，政府资助的数据则无此限制；Biohub 科学主管 Alex Rives 表示，保密期是吸引商业方参与的激励。相较之下，Alphabet 过去12个月研发支出689.7亿美元、Meta 为716.3亿美元，3亿美元不及两家合计日均约3.85亿美元的研发开支。
AI智能体自主科研能力提升，研究者担心"会被机器人抢发成果吗"：过去五周内至少两次，学者钻研的问题被AI公司抢先作答或宣布结果，有人因此减少使用可能抓取未发表工作的工具。9月7日，纽约大学数学家Tristan Buckmaster称与Anthropic的Levent Alpöge围绕Navier–Stokes问题已推进一年；次日OpenAI宣布其agents解出该难题，Buckmaster质疑该时间点，并怀疑两人上传的信息被用于训练；OpenAI否认，称调查确认其"prompts"不可能以任何方式影响系统。
9月13日,德国海德堡Heidelberg Laureate Forum上,学者热议OpenAI、Anthropic、Google等AI公司进入数学。AI已解出Erdős的系列征题、验证Fermat大定理证明,最近OpenAI宣布解决Navier-Stokes存在性与光滑性问题——Clay Mathematics Institute于2000年提出的七个Millennium Prize Problems之一;此前仅Poincaré猜想由人类解决,若经验证将成为自动推理的分水岭。多伦多大学Fields奖得主Jacob Tsimerman称能力提升快于预期,“解决Navier-Stokes感觉相当确凿”,但他不了解细节;阿姆斯特丹大学Ailsa Robertson说“AI和LLM今夏点燃了数学界”。
2026年10月6日，insitro 宣布，其与 Eli Lilly and Company 共同构建、可预测小分子体外及体内性质的先进机器学习模型，现已在 Lilly TuneLab™ 中供部分生物科技公司使用。模型基于 Lilly 数十年研究积累、来自数十万个独特分子的多物种临床前数据训练，为当前从体外实验外推的行业标准做法提供了替代方案，并将随数据集扩充持续更新。该合作于2025年9月宣布，结合了 insitro 的 AI/ML 能力与 Lilly 的 ADMET 专有数据集。insitro 创始人兼 CEO Daphne Koller 表示，进入临床的项目有九成失败，这些模型可先把分子的体内行为变成计算问题。
基于物理的神经形态计算有望提升性能与能效，但训练大多仍在硅基仿真中进行，需要昂贵的物理建模，且受制造误差影响。研究者提出片上原位物理梯度下降方法 INSPIRE，利用片上合成时间反转全息测量双向光子模式的完整复振幅场，从而直接在物理系统内计算梯度并更新参数。该框架不依赖具体拓扑，可兼容多种光学回路。实验所得训练矩阵相对误差为 0.26%，并在散射介质中实现了规模超过原生可调元件数量的矩阵的原位训练。INSPIRE 还使 meta-photonic 回路能进行原位 meta-learning，实现单次光子学习，模型压缩 251 倍、特定任务训练加速 136 倍。