JEPA-Anything：将 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理到生物学的通用世界模型
PhAI Labs 联合斯坦福、牛津、普林斯顿的研究者提出 JEPA-Anything，将预测状态拆分为四个正交因子并分别预测，在物理、机器人、天气等十个任务上优于标准 JEPA，动态系统预测误差降低 35%。该模型还从生物数据中提出 IL-18 与 CD73 阻断的肝癌治疗组合，在类器官、肿瘤组织和免疫细胞共培养中显示更强杀伤与免疫激活，但尚未确立为实际疗法。代码与模型已公开。
#DeepMind
The DecoderAI 评分6262
Import AIAI 评分5252 Import AI 475 聚焦智能体群扩展、Google DeepMind 生物水印与 AI 科学经济
Import AI 475 汇总并分析了智能体群扩展、Google DeepMind 的 SynthID Bio，以及面向自主科学发现的 AI 科学经济。4-agent swarm 达到同等性能约需两倍总 token，但每个智能体只需一半 token，并行执行理论上可将耗时减半。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布 SynthID Bio 蛋白质水印研究
Google DeepMind 发布 SynthID Bio 概念验证研究，可在 AI 生成的蛋白质序列和预测 3D 结构中嵌入可检测水印，并在合成后的实体蛋白上验证。
推荐理由：该研究把水印从数字设计延伸到合成后的实体蛋白，并用湿实验检验功能保持，为生物设计溯源提供了可复核路径。
NVIDIA Blog精选AI 评分6767 NVIDIA 等机构如何用开放病毒蛋白数据为下一次大流行病做准备
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构，公开了超过 2,800 种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，帮助研究人员储备疫情应对所需的结构生物学知识。
推荐理由：材料同时给出数据集规模、推理流程与置信度标注方式，为病毒结构研究提供可直接复用的开放资源。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，绘制人类基因组90亿种单碱基变化预测图谱
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，预计算人类基因组约90亿种单核苷酸变异的分子影响。该平台包含1-petabyte数据，并以AVI评分整合AlphaGenome与AlphaMissense的预测，可通过免费网站、AlphaGenome API及Google Antigravity技能访问。
推荐理由：它把90亿种单核苷酸变异的预计算结果与AVI评分集中到同一入口，便于研究者排序变异并追溯其分子影响。
Import AIAI 评分5757 Import AI 470 讨论机器权利、SPADE 环境生成与 Hawkeye GPU 内核优化
Import AI 470 汇总多项 AI 研究与观点，包括反对赋予 AI 权利、用 SPADE 自动生成训练环境，以及用 Hawkeye 帮助智能体编写硬件感知 GPU 内核。