分子之心 MMDesign 19 專案 18 命中,6 個 GPCR 靶點全成功
分子之心發布 MMDesign 技術報告:19 個蛋白質從頭設計專案中 18 個獲實驗確認結合分子,成功率達 94.7%,6 個 GPCR 靶點全部命中。每個專案僅測試 9-50 個候選(中位數 21 個),453 個受測候選中有 139 個確認結合,整體候選命中率 30.7%;六個 GPCR 最優親和力均達納摩爾級,GPR68 最優 KD 低至 12.1 納摩爾,NK3R 的 30 個候選全部命中。
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分子之心發布 MMDesign 技術報告:19 個蛋白質從頭設計專案中 18 個獲實驗確認結合分子,成功率達 94.7%,6 個 GPCR 靶點全部命中。每個專案僅測試 9-50 個候選(中位數 21 個),453 個受測候選中有 139 個確認結合,整體候選命中率 30.7%;六個 GPCR 最優親和力均達納摩爾級,GPR68 最優 KD 低至 12.1 納摩爾,NK3R 的 30 個候選全部命中。
分子之心發布 MMDesign 技術報告:19 個設計專案中 18 個獲得實驗確認的結合分子,專案成功率達 94.7%,每個專案只測試 9—50 個候選,中位數 21 個。六個 GPCR 靶點全部命中,其中 NK3R 的 30 個候選全中,GPR68 的 11 個候選命中 10 個,最佳親和力 KD 達 12.1 nM。對六個已有成果靶點的新一輪設計中五個實現提升,如 PDGFR 候選命中率從 4.0% 升至 21.1%;兩項大環肽設計同樣獲得結合分子。
馬斯克在 X 上表示,SpaceX 與輝達聯合研發的 Star Mind 計算機「遠超幾乎所有人的預期」,將於明年(2027 年)進入量產。他同時稱讚黃仁勳是「老朋友」,並稱與輝達工程團隊合作「純粹是快樂」。推文未披露 Star Mind 的用途、規格、算力或客戶,也沒有給出量產的具體時間點與規模。
Mistral 宣布與輝達建立新合作,將 AI 引入工業工程,並加快模擬速度。合作還包含為物理 AI 發布開放基準與配套資料集,以及為 CAE、EDA 中的 agentic AI 提供評測。更多資訊見 Mistral 官方公告。
10 月 16 日,範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域(ModelSphere),面向企業免費開源,以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程,可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片,無需為不同晶片重寫底層程式碼。
機器之心正式啟動「AI 中國」2026 年度榜單評選,申報通道現已開放。評選設六類獎項:最強 AI 技術實力機構 TOP 10、人工智慧領軍企業 TOP 20、最佳 AI 模型 TOP 20、最佳大模型產品及應用 TOP 20、具身智慧領軍企業 TOP 10、ScienceAI 領軍機構 TOP 10,覆蓋基礎模型、具身智慧與 AI for Science 等方向,符合條件的企業與創新團隊可報名參與。
Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。
Periodic Labs 聯合創始人 Liam Fedus 與 Ekin Dogus Cubuk 在一檔播客中介紹了其「合成超級智慧」構想:以真實物理實驗作為強化學習環境,訓練能自主發現新材料的 AI 科學家。這家成立一年的公司正搭建自動化實驗室,希望讓每臺儀器擁有「140 IQ」,並用做科學的完整過程而非僅論文結果來訓練模型。他們認為失敗的實驗可能是最有價值的訓練資料,自主實驗可把數十年的試錯壓縮到數月,目標材料涵蓋室溫超導、磁體與電池。
由 18 家機構組成、2025 年 11 月啟動的 C-BRAIN 聯盟正與 NVIDIA 合作,用 AI 挖掘此前無法訪問的阿爾茨海默研究資料,並開源兩款科研智慧體。其中與勞倫斯伯克利國家實驗室共建的 OpenScientist 能半自主生成假設並完成分析,官方稱原本需數週到數月的工作幾分鐘即可完成,單次成本低於 10 美元;InsightEngine 則用文獻與知識圖譜逐條核對結論以減少幻覺。
a16z 第七版《百強 AI 消費者應用》報告首次新增月收入榜單,Meshy 位列第 31 名,是榜上唯一的 AI 3D 公司。該榜單依據資料分析公司 YipitData 追蹤的美國消費者銀行卡消費資料排名,同榜還有 OpenAI、Anthropic、Canva、Superhuman、Higgsfield。
Instagram 負責人 Adam Mosseri 在 Colin and Samir 播客中表示,圍繞 AI 的焦慮、沮喪與憤怒不僅不會緩解,還會繼續加劇,創意行業尤其明顯,且不止年輕人與創作者有這種情緒。他認為這些憤怒有的成立、有的並不成立,但整體負面情緒會進一步擴散。該期播客主要談 Instagram 上線寬屏與長影片功能。
喬治亞理工與 MIT 團隊提出多智慧體系統 MASCOT,用兩階段訓練緩解多個 AI 角色越聊越像的「角色坍塌」:先讓傾聽者、鼓勵者、分析者等角色分別對齊各自行為,再訓練 Director Agent 選擇下一位發言者與回應策略。在情感對話資料集 ED 上,MASCOT 的角色一致性得分 80.0,比最強基線高 14.1 分,群體互動總分 57.3、提升 5.4 分;40 人盲評中約七成偏好 MASCOT,會議資料集 QMSum 三個子集總體評分也均領先。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告,把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進(RSI)列為下一階段重要目標,並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員;Anthropic 同期披露,截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
AI Engineer 播客最新一期由 swyx 對話 Moshi CEO Anekha Sokhal,主題是她為交易員打造的市場資訊推薦引擎。她把 Moshi 形容為 Bloomberg、Claude 與 Netflix 的結合:行情資料、操作介面,再按交易員的持倉給出定製推薦。她出身 Warwick 數學與統計,在摩根大通做能源衍生品交易,後獲富布賴特獎學金赴美創業。節目還談到可信信源、文件抽取、自建還是採購模型,以及 AI 工程師被要求「你就是整個團隊」的壓力;
Character.AI 已在美國申請 Chapter 11 破產保護,以推進公司及資產出售,部分資產將賣給迪士尼。這家以聊天、角色扮演機器人起家的公司是生成式 AI 熱潮中最早的明星創業公司之一,此前因聊天機器人安全性持續遭到審查與訴訟,但近幾個月仍在發布更新與產品。
Anthropic 前沿紅隊發布研究,測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B,總價約 825 美元,生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點,但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠;
Anthropic 警告稱,最早明年小型 AI 模型可能具備在各類 IoT 裝置上自主自我複製的能力,進而催生無需人類互動即可傳播的計算機蠕蟲,感染智慧冰箱、吸塵器等陌生裝置。該公司近期實驗顯示,真正做出這樣的 AI 惡意軟體複製器仍面臨重大挑戰,因此結論有所保留,但結果仍引發對新形態蠕蟲的擔憂。Anthropic 還指出,這類複製器沒有可集中關停的節點,難以清除,倍增時間以天計,但與普通惡意軟體不同,它能自行識別陌生裝置。
Replit CEO Amjad Masad 在 TechCrunch Disrupt 上提出「自驅動公司」概念:AI 代理承擔公司裡大部分雜活,人的價值轉向判斷與品味。他舉例說 Replit 的客服工單會先由代理檢視 GitHub issue、程式碼庫和 Linear 工單完成初步分診,人工決定修復方案後一鍵再部署一個代理打補丁。Masad 稱公司運營方式已被徹底改變,團隊花更多時間討論做什麼、畫白板、研究架構,而代理並沒有取代崗位,只是改變了工作內容。
Mistral AI 官方帳號發文歡迎 New Material 加入,稱要把設計帶入關鍵任務 AI。該帖未說明加入形式、團隊構成或後續產品安排,僅給出這一方向性表述。
阿斯特捷利康與 AI 製藥公司 insitro 達成最高 15 億美元的合作,將用其 Virtual Human 平台尋找代謝功能障礙相關脂肪性肝炎(MASH)與心肌病的新藥靶點,再由阿斯特捷利康推進候選藥物進入開發。insitro 先獲得 4000 萬美元預付款,另有最高 14.6 億美元里程碑付款。該平台以遺傳學為錨識別因果性致病機制;insitro 今年 6 月在 ADA 2026 公布的 MASH 候選藥物臨床前資料顯示,除減少肝臟脂肪外還出現抗纖維化訊號。
Google DeepMind、Meta 與 AI 製藥公司 Isomorphic Labs 共同出資 3 億美元,投入由扎克伯格夫婦創立的非營利生物醫學機構 Biohub 牽頭的“虛擬細胞”專案。該專案屬於總額 18 億美元的“Virtual Biology”計劃,目標是建置可供 AI 使用的生物資料集與高精度預測模型,讓研究者能以數字化方式提出、預測並回答生物學問題,用於對抗疾病。Biohub 成立於 2016 年,長期以預測模型推動疾病防治研究。
Anthropic 在提交給美國 SEC 的 S-1 上市檔案中承認,其 AI 資料中心正越來越依賴天然氣(主要成分是甲烷)供電。檔案稱,爭奪電力供應與電力充足的資料中心選址的競爭十分激烈,公司資料中心的建設因此容易受到燃料成本上漲和現有供應鏈約束的衝擊。這意味著生成式 AI 的算力擴張與化石燃料繫結,供電成本與穩定性風險已被寫進公開的上市披露。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退,這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器,宣稱不會幻覺、更快更便宜,但輸出仍會出錯,且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高,並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現,並由此質疑行業四年來的創新增量。
10 月 18 日中科大在合肥發布機器科學家 2.2 系統,官方定位為新一代智慧物質科學基礎設施,由大模型負責大膽假設、專業小模型負責計算篩選、科研機器人負責精準實驗,並通過結果回喂模型的閉環自主迭代。它已產出火星製氧催化劑(6 周從 376 萬種配方中鎖定最優解,人工需 2000 年)、新能源電池吸能材料(7 個月,傳統試錯約 10 年)等成果。
Anthropic 表示與英國 AI 安全研究所(AISI)緊密合作完成了這項分析,AISI 已另行發布報告,內容是調查 AISI 一起事件中的對齊失效(alignment failures)問題。帖文未披露更多技術細節,僅給出 AISI 官網部落格的報告連結。