Ars Technica AIAI 評分74
AI 設計蛋白酶：只留催化核心，可定向切割特定蛋白
研究者用 AI 蛋白設計工具，只保留兩類蛋白酶的催化核心、替換其餘全部結構，得到能把特定蛋白定向切成兩半的人工酶。天然肽鍵極為穩定，估計半衰期長達數百年，生物靠演化出的多種蛋白酶來催化其斷裂，這項工作是跳過自然演化過程直接重設計酶。團隊用它們切割與神經疾病相關的蛋白，驗證了有效性。
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機器之心● 精選AI 評分76
大衛·貝克團隊提出文字條件化蛋白質生成模型 Prompteina
華盛頓大學大衛·貝克團隊聯合新加坡國立大學提出文字條件化全原子蛋白質結構生成模型 Prompteina，用自然語言提示即可指定蛋白質的結構與功能特性。團隊同時建置了含 180 萬個結構、超 5000 萬條說明文字的 Prompteina-Data 資料集。在 18 項結構特性基準中 Prompteina 有 15 項領先基線，智慧體引導的結合體設計介面置信度比最強基線提高 14%；針對此前無已報導從頭設計結合體的 GM2A，90 個測試設計中有 9 個產生結合體。
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分80
@GoogleDeepMind: SynthID Bio is our new family of watermarking methods made for AI-generated biological designs.
Google DeepMind 發布 SynthID Bio，一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下，把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支，具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
機器之心● 精選AI 評分82
Claude 64 小時生成 31.8 萬種蛋白設計，17 種通過實驗驗證
Anthropic 公布：Claude 在 64 小時內生成 318484 種微型結合蛋白設計，針對 5 種蠍毒神經毒素，最終 17 個在實驗室達到結合標準。團隊從這批設計中挑出 211 個，交由 Adaptyv Bio 與 Twist Bioscience 驗證；其中 7 個結合 Cn2，兩個候選的解離常數達個位數納摩爾，但尚未驗證中和毒素或動物體內保護。
TechCrunch AIAI 評分55
Ricursive Intelligence 在 Disrupt 講用 AI 設計晶片應對算力危機
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹，公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI，目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍，與其建 10000 倍資料中心，不如讓晶片和晶圓用得更高效；
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分63
@GoogleDeepMind: Acting like a digital ID card, the watermark can help DNA labs verify synthetic proteins and keep s…
Google DeepMind 發布一種可充當數字身份證的水印，用於標記 AI 生成的合成蛋白質。該水印能幫助 DNA 實驗室核驗合成蛋白來源，並保持序列資料庫的準確性。隨著相關需求規模擴大，驗證設計是否來自帶內建防護的 AI，將有助於實驗室實現自動化並加強生物安全。
Latent Space● 精選AI 評分66
DeepMind 與 Biohub 對談：AlphaFold 沒解決蛋白質摺疊
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 與 Biohub 的 Sal Candido 在對談中表示，AlphaFold 的突破只是開始，蛋白質摺疊問題遠未解決。兩人認為僅擴大算力與資料不足以解決生物學問題，關鍵是先找到合適的 scaling law，低品質宏基因組資料也能提升蛋白質語言模型；建置虛擬細胞需要根本不同的資料集，研究須從單個蛋白質走向整個生物系統，治癒所有疾病要靠 10x 級突破而非漸進改進。
機器之心● 精選AI 評分74
DeepMind 用 AI 智慧體篩出抗菌肽候選並進入溼實驗
Google DeepMind 10 月 15 日發布技術演示，展示用 AI 開發平台 Google Antigravity 的智慧體尋找抗菌肽：從 UniProt 數百萬條序列出發，經 ProtNLM 功能預測與序列、AlphaFold 結構、基因組鄰域三類證據篩選，找到一種 97 個胺基酸的乳酸菌素 972 家族細菌素候選（UniProt A0A0U0D591），已進入溼實驗驗證。
X @GoogleDeepMindAI 評分57
@GoogleDeepMind: As AI accelerates scientific discovery, we’re helping researchers keep pace by quickly authenticati…
Google DeepMind 發布了一套可快速驗證生物設計是否內建安全防護的工具，並以開放形式供研究使用。該工具面向科研人員，目的是在 AI 加速科學發現的同時不拖慢關鍵研究進度。官方未披露具體工具名稱、技術細節與適用限制。
X @AnthropicAIAI 評分46
@AnthropicAI: This is exploratory work, and we’re not claiming to have produced an antivenom—for that, we’d have …
Anthropic 官方發文表示，Claude 能在蛋白質設計研究中提供具體幫助，但強調這仍是探索性工作，公司並未聲稱已經研製出抗蛇毒血清。要驗證相關結合蛋白，需先在活細胞內測試，再在小鼠體內測試，並完成許多其他驗證步驟。該案例用來說明 Claude 可以在蛋白質設計研究中提供實際協助，而並非已經產出抗蛇毒血清。
Hacker News front pageAI 評分10
金融時報文章《蛋白質如何統治世界》登上 Hacker News
金融時報發布文章 How Protein Took over the World，中文意為「蛋白質如何統治世界」。該連結隨後被分享到 Hacker News，目前獲得 9 分、7 條評論。本條資料只提供原文連結與討論入口，未包含文章正文內容。
X @GoogleDeepMindAI 評分59
@GoogleDeepMind: Argon also compressed the process of enzyme engineering into a matter of hours to design five lab-v…
Google DeepMind 表示，其 Argon 把酶工程設計流程壓縮到數小時，並設計出五種經實驗室驗證的絲胺酸酯酶。原文未披露 Argon 的模型細節、設計方法，也未說明這五種酶的用途。
機器之心● 精選AI 評分74
ChatGPT 共同創造者 Fedus：造 AI 科學家，得自建實驗室
ChatGPT 共同創造者、OpenAI 前副總裁 Liam Fedus 在播客 The Frontier 中表示，要造出 AI 科學家就必須真的做科學，他聯合創辦的 Periodic Labs 因此在門洛帕克自建實體實驗室採集實驗資料。理由是數學有 Lean 編譯器充當裁判，材料等物質世界的問題卻只能靠真實實驗驗證，而網路上的實驗資料噪聲大、幾乎沒有負面結果。
機器之心● 精選AI 評分65
OpenAI 收購 Orchestra Bio，團隊併入 Rosalind
OpenAI 宣布收購 2022 年成立的 AI 生物製藥公司 Orchestra Bio，並將其團隊與技術整合進面向生命科學的 Rosalind 模型與工具。Orchestra 的平台用於協調藥物開發流程，其 CTO Andy Xu 畢業於北京大學與約翰斯·霍普金斯大學，曾在微軟工作近 19 年。同日，Anthropic 公布 Claude 在 64 小時內生成 318484 種蛋白質設計，其中 17 種達到結合蠍毒神經毒素的預設標準；
X @AnthropicAI● 精選AI 評分63
Anthropic 公開 211 個蠍毒素結合蛋白設計與實驗資料
Anthropic 將 211 個經過測試的蠍毒素結合蛋白（scorpion toxin binder）設計連同實驗室資料一併公開，作為科研人員可用的資源。資料集已發布在 Hugging Face 的 Anthropic/scorpion-toxin-binder-design 頁面，完整技術報告以 PDF 形式同步釋出，包含設計細節與實驗說明。
Latent Space● 精選AI 評分69
Periodic Labs 訪談：用物理實驗訓練 AI 科學家，加速材料發現
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。
X @AnthropicAI● 精選AI 評分65
Claude 64 小時生成超 30 萬蠍毒素結合蛋白
Anthropic 表示與 citrini 合作，要求 Claude 設計可結合五種蠍毒素的蛋白，覆蓋毒素附著細胞的部分。隨後 64 小時內，Claude 生成逾 30 萬個設計；團隊從中選出 211 個，交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 進行實驗室測試。
X @MistralAIAI 評分20
Mistral 歡迎 New Material 加入，聚焦關鍵任務 AI 設計
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。
機器之心● 精選AI 評分77
OpenAI 用新架構 GPT-Rosalind 驅動數千智慧體，32 分鐘解析小鼠全腦 CRISPR 圖譜
10 月 21 日，OpenAI 聯合 PerturbAI 與 Scripps Research 公布：由新架構 GPT-Rosalind 驅動的數千個 AI 智慧體，在 32 分鐘內解析了約 772 萬行的小鼠全腦 CRISPR 擾動資料集，同類工作人類研究者需數月到一年。分散式叢集合計引用 700 餘篇文獻，而單智慧體受上下文視窗限制平均僅引用 11 篇；盲法專家比較中，75% 更偏好分散式報告。
Google DeepMind blog● 精選AI 評分67
Google Antigravity 智慧體篩出新型抗菌肽候選物
Google 的智慧體開發平台 Antigravity 跑通了一次抗菌肽發現流程，在 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一條 97 個胺基酸的細菌素候選物，預測對呼吸道感染相關病原體有活性，目前已進入溼實驗驗證。Antigravity 把跨資料庫檢索、三維結構分析與文獻綜合收進一個會話，並呼叫 ProtNLM 直接從胺基酸序列預測功能，為 UniProt 中數百萬條未註釋序列補上功能標籤。
機器之心● 精選AI 評分76
5 家藥企用 2 萬份私有資料聯邦訓練改進 OpenFold3
2026 年 9 月 14 日《Nature》發表 5 家藥企合作研究：用超過 2 萬份未公開的蛋白質—小分子結構資料，以聯邦訓練改進 OpenFold3。在 1056 個留出結構測試中，新模型高精度預測超過一半，公開版 OpenFold3 約三分之一，兩項關鍵指標分別提升約 10% 和 11%。參與方為 AbbVie、Astex、BMS、強生與武田，資料無需外流；英國 OpenBind 專案獲最高 800 萬英鎊支援，計劃 5 年內建開放資料庫。
The Verge AIAI 評分68
Google DeepMind 與 Meta 等向虛擬細胞專案投資 3 億美元
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。
機器之心AI 評分43
UniPat AI 啟動 Fellows 計劃，一年投入一億元，每人 50 萬元 API 額度
UniPat AI 宣布啟動 UniPat Fellows 計劃，未來一年投入一億元，邀請科學領域頂尖研究者與 UniPat 研究員、工程師共同研究，併為每人提供 50 萬元的模型 API 呼叫額度。入選者還可獲得專業資料、專家網路、有競爭力的薪酬與科研算力環境，研究方向不設學科邊界。機制上，Fellow 從自身熟悉的研究問題出發建立評測基準，再把專業軟體、模擬系統和實驗反饋接入可互動環境，讓 AI 提出方案、使用工具並持續改進。
NVIDIA blog● 精選AI 評分66
輝達發布 DSX POD，Vera Rubin 工廠現場部署縮至 14 天
輝達在 GTC Berlin 發布 DSX POD 參考設計：由合作伙伴在模組化集裝箱內整合並驗證完整的 Vera Rubin AI 工廠，站點水電就緒後現場部署可從六個月縮短到 14 天。Vera Rubin 已全面量產，DSX 平台稱冷卻用水最多減少 100%，同等 AI 產出省電 30%。
Anthropic Research● 精選AI 評分82
Claude 設計的蠍毒蛋白結合體有 17 個通過實驗驗證
Anthropic 讓 Claude Science 中的內部研究模型設計針對蠍子神經毒素的 minibinder，64 小時內生成 31.8 萬個設計，並從中選出 180 個送檢。加上團隊補充的 31 個，Adaptyv Bio 與 Twist Bioscience 共實驗室測試 211 個設計，其中 17 個滿足結合標準，分別針對四種對人類危險的蠍毒。
機器之心● 精選AI 評分66
位元組 Seed 成立安全對齊獨立部門，全球招募 10 名 AGI 研究員
字節跳動 Seed 將原 Responsible AI 團隊及部分 Chat 團隊整合，成立獨立的 Alignment & Preparedness 部門，由嚴林負責、向吳永輝彙報，並於 10 月 14 日啟動全球招聘，計劃招募 10 名頂尖 AGI 研究員。新部門聚焦智慧體自主行動時的對齊能力，以及 CBRN 等極限風險的前期防範，推動安全研究直接接入模型的訓練、評估與上線環節，並承諾提供與前沿模型研究同等規格的算力與資源。
Hacker News front pageAI 評分35
Stripe 設計負責人談用 AI 避免殭屍 UI
Stripe 設計負責人 Katie Dill 在 2026 年 9 月 10 日舊金山 Lenny and Friends Summit 的演講中提出，AI 讓建置產品更容易，但產品容易淪為通用的殭屍 UI。她認為好設計仍取決於清晰的觀點、對使用者的理解和對細節的用心，並分享瞭如何把標準寫進 AI 工具、在初稿之外繼續編輯、用 AI 做出更原創的產品。該影片由 Lenny's Podcast 於 9 月 25 日發布，時長 21 分 47 秒。