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維吉尼亞理工與 Meta 的研究者在 NeurIPS 2026 提出 ReGDiff，用擴散模型生成超材料體素結構，以緩解「貼著訓練資料」與「生成碎塊廢件」之間的兩難。方法分兩步：先用 RAS 把自編碼器潛空間整理成好壞可分、覆蓋均勻的形態，再在取樣時對近處已知樣本施加短程排斥。團隊還補上桁架體素資料集 MetaTruss 和五項量化指標，相比最強基線，幾何合理性平均提升 8.9%、新穎性提升 46.4%、多樣性提升 128.6%，生成 1000 個結構約 31 秒。
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。
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。
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。