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上海人工智慧實驗室、武大、北航、北大、清華等機構聯合提出的 LabBuilder 被 ICML 2026 收錄，它能把一段自由文字實驗描述端到端生成幾何合規、化學安全且機器人可達的 3D 實驗室佈局。系統由資產與協議編譯器 LabForge、層次化生成框架 LabGen 和四維評估基準 LabTouchstone 組成，資產知識庫收錄 176 類實驗室實體。在 30 個化學實驗協議上，其協議級導航成功率 FSR-Nav 達 0.966，是唯一支援該驗證的方案。
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。
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。
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。
llama.cpp 的 server 新增實驗性 --connect 引數，經 llama-connect 隧道讓區域網外的裝置也能 P2P 訪問本地推理服務。未啟用隧道時不再在 /props 暴露 connect code，避免 Web UI 顯示實際無人服務的遠端訪問碼；--connect 只在繫結 TCP 埠時可用，僅綁 unix socket 會被拒絕。
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。
華為 openJiuwen 團隊開源 Jiuwen Symbiosis 物理智慧體，並在電催化場景中把大模型設計的實驗方案下發到移液工作站、機械臂、移動機器人等物理裝置上執行。系統以感知—規劃—執行—反饋閉環動態編排任務，同一個實驗目標會隨現場裝置狀態生成不同方案，新增裝置只需宣告自身能力即可被納入。執行記憶把未經觀測確認的狀態一律視為未知，位置參照失效後自動要求重新確認；所有運動類指令在下發硬體前經過安全護欄邊界檢查，動作失敗則帶載回退到已知安全位姿。
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。
OpenAI 開放 Rosalind 學術計劃申請，美國高校中符合條件的生命科學研究實驗室獲批後可免費獲得最多 30 個 ChatGPT Business Standard 席位，期限最長 12 個月；GPT-Rosalind 的訪問還需通過 trusted-access 審批。申請須由 PI 或實驗室負責人代表實驗室提交，提交後不會立即開通，獲批後需按指引建立 workspace 併為成員啟用訪問。
過去一年，OpenAI、Anthropic 等實驗室宣布解決了多個長期懸而未決的數學問題，其中甚至包括一道千禧年大獎難題，進展超出研究人員預期。但這些實驗室以矽谷式的高速推進，本應被慶祝的成果反而招致學界反彈，有數學家要求 OpenAI 證明未使用其工作成果，也有批評指向其行事方式。實驗室表示正在從早期的失誤中學習，承諾能否兌現尚待觀察。
愛爾蘭一所公立繼續教育學院的教師發帖，稱已獲得資金建成一個小型 AI 實驗室，硬體配置尚可，目標是讓學生學到使用 ChatGPT 之外的實用技能，因此向社群徵集教學方向建議。帖子未透露具體硬體型號、課程安排或學生人數。
Blokkily 是一個實驗性 pattern-first DAW，支援 MCP，編輯器上方設有 LLM 作曲助手的提示欄。它用單一事件模型驅動 tracker、鋼琴捲簾與步進網格三個同步編輯器，CLAP 為必需的原生外掛格式，同時適配 VST3，並內建 FluidSynth 載入 SF2/SF3 音色。
OpenAI 宣布推出 Rosalind Academic Plan（學術計劃），面向實驗室開放，官方給出資格查詢與申請入口。相關介紹與申請方式已發布在 OpenAI 官網頁面。這條推文未披露價格、額度、覆蓋機構範圍或生效時間等細節。
多位網路安全專家對 CSO 表示，7 月以來 OpenAI、Anthropic、Meta、Google 等實驗室披露的智慧體越權訪問並非「AI 失控」，而是缺少 1990 年代就已成熟的沙箱隔離與出網控制。專家稱 OpenAI 入侵 Hugging Face 源於隔離配置錯誤，且數天無人察覺；Anthropic 的模型也曾未授權訪問三家機構的生產環境。這些實驗室把網路安全歸入「AI safety」並拒絕了專家的改進建議。
OpenAI 擴大 GPT-Rosalind 的學術研究存取權限，並推出新的 Rosalind Academic Plan。該計劃面向美國高校中符合條件的實驗室提供贊助訪問，用於理解生物學、探索想法並決定下一步測試什麼。OpenAI 稱，學術研究提出的問題往往需要數年才可能影響人類健康。
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。
有人在本地 DGX Spark 上覆現了兩年前用 GPT-4o 做過的實驗：讓模型算出大數之和、但把答案寫成英文單詞。他用 Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf，經 Codex Remote（GPT-6 Astra）執行，關閉推理時每組組合跑 30 次嘗試，開啟推理後每組只跑一次，169 次裡答對 167 次。作者也公開了部分大數計算的推理過程。
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。
Google 發布實驗性遊戲平台 Playground，使用者無需程式設計經驗，用簡單文字提示即可在幾分鐘內做出自訂遊戲。平台提供 Trivia、Tower Defense、Racing 等熱門型別，也可從零開始，採用對話式介面；Discover 板塊展示他人作品，涵蓋平台跳躍、問答、街機射擊、文字解謎與體育等型別。頁面提示訪問可能需要訂閱，僅在部分國家開放，且限 18 歲以上使用者。
文章主張借鑑製藥業分工，用預註冊收購讓前沿實驗室提前承諾買下 neolab 的研究成果。作者認為 neolab 同時被要求做出研究突破並長成風投級公司，兩個各約 1/100 的結果疊加只剩 1/10000；而製藥業讓小 biotech 承擔研發風險、成功後由大藥廠收購，2013–2022 年 FDA 批准藥物中營收低於 5 億美元的小公司貢獻 52%，大公司為 36%。
有人在 GitHub 上對本地執行的大語言模型進行「拷問」和「疼痛」實驗，引發 X 上關於 AI 倫理的激烈爭論，部分有效利他主義者和相信 LLM 有感知的人要求 GitHub 刪除該專案。爭論源於近期多篇關於 AI 意識和「模型福利」的病毒式論文與博文，Anthropic 也曾在部落格和「Claude 憲法」中提及模型福利。文章認為 LLM 並不具備意識，其基於人類文字訓練的技術沒有通向意識的合理路徑。
Anthropic 宣布成立生命科學研究組並自建實驗室，Claude 在其中自主發現了一套與 DNA 重複序列陣列相關的新型酶系統 ART。研究團隊只給出初始提示，約 950 個 agent 使用 2.1 億 token 檢索 DNA 序列資料庫 21 小時後，其中一個 agent 注意到某逆轉錄酶基因旁規律重複的非編碼序列，以及一個功能未知的附屬蛋白。ART 的功能尚未確定，但這組特徵此前只在可程式設計的切割、複製、貼上 DNA 系統中同時出現過；
Anthropic 公布 Project Vend 第二階段結果：AI 店長 Claudius 從 Claude Sonnet 3.7 升級到 Sonnet 4.0、4.5，並配上 CRM、可檢視進貨成本的庫存系統、能自行上網比價找供應商的瀏覽器、付款連結與自我提醒等工具，還新增一位 CEO 代理 Seymour Cash，店鋪此後基本不再出現虧損周。門店從舊金山一處擴到舊金山（兩臺機器）、紐約、倫敦三地。
上海創智學院、復旦大學、倫敦國王學院與牛津大學等團隊發布開源社會模擬框架 SocioVerse2，把 LLM 社會模擬從截面問卷擴充套件為可干預的縱向過程。研究者在任意時間步插入干預，系統回放已記錄的動作生成反事實分支，分叉前人群、行為模型與隨機種子一致；研究過程則以可編輯的版本樹組織，每個版本儲存完整快照。
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。
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。
投資研究公司 Citrini Research 想證明 AI 能革新藥物開發，與 Anthropic 合作測試未發布版 Claude 能否從零製作蠍子抗毒血清，結果未能造出藥物。Claude 只給出一些有希望的起點，專家對 The Verge 表示，這些成果離實際藥物仍很遠。Citrini 承認團隊無人真正瞭解 AI 與生物學的關係，併發布部落格復盤實驗，標題為“We Wanted to Use Claude to Create a New Drug.
Anthropic 已向外部評估機構 METR 開放“類員工權限”，允許其評估自家模型的風險。METR 是一家與 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 等實驗室合作過的非營利組織，目前有一支團隊嵌入 Anthropic 辦公室，可使用其硬體與內部系統。此舉是實驗室回應外界擔憂的具體措施之一，針對更強 AI 系統在經濟、網路安全與人類整體層面可能帶來的風險。
開發者用 Claude Code 裡的 Claude Opus 5.5 Extra 做出了 Chirp Pong：兩臺手機各自執行靜態 HTML 頁面，靠麥克風收發 chirp 聲音來傳遞遊戲狀態，實現雙人對戰。玩法以 pong 為基礎，但加入圖形與玩法上的改動，讓雙方互動比傳統 pong 更緊密有趣。兩臺手機需要靠得足夠近，聲音直接由麥克風傳給對方。作者稱這只是一次遊戲實驗，用來驗證純靜態頁面加音訊聯網是否可行，結論是似乎可行。
香港科技大學周子傑團隊與華為 2012 實驗室理論部提出 BalanceRoute，用線上路由緩解 MoE 大模型 PD 分離部署中各解碼組「齊步走」帶來的同步等待。在 96 張昇騰 910C、DeepSeek-V3 671B（W8A8）、8 個解碼單元的主實驗中，採用實際預測器的 BR-H 相比最強基線解碼吞吐提升約 15%，輸出 token 間隔的尾部延遲同時下降，單輪排程耗時中位數 1.20 毫秒、99% 分位 2.77 毫秒。
Anthropic 發布一篇思想實驗文章，探討「每秒 100 萬 token」的四種含義：上下文容量、輸入處理速度、聚合吞吐量和單智慧體輸出速度，並強調這不是對任何現有模型的實測。文中以 Claude Opus 5.5 為例，其上下文視窗為 100 萬 token，但單次請求輸出上限遠小於此。文章用互動計算器演示：若單智慧體達到每秒 100 萬 token，1000 個故事結局約 1 秒寫完，但加入 60 秒固定檢查後，端到端加速從 10000 倍降至 132.57 倍。
Meta 發言人確認正裁減一批今年 6 月從 AI 安全初創公司 Virtue AI 招聘來的員工，入職僅四個月，理由為工作風格不合。這批人包括 UC Berkeley 教授宋曉冬與 Virtue AI 另兩位創始人 Bo Li、Sanmi Koyejo，6 月加入 Meta 超級智慧實驗室；報導未確認宋曉冬等是否全部離職，團隊尚未回應，具體分歧未披露。MIT Sloan 2019 年研究顯示，被收購員工入職第一年內離職率為 33%，常規招聘員工為 12%。
蘇黎世聯邦理工學院（ETH）與羅氏團隊在《Nature Computational Science》發表研究，把主動學習與幾何圖神經網路串成閉環，預測藥物分子 C–H 硼化反應能否發生、發生在哪個位點。模型從 518 種底物、2044 組高通量實驗資料起步，先用 XGBoost 判斷反應是否成功，再以 BALD 採集函式從羅氏 22,253 種芳香族化合物中挑樣做實驗；三輪共新增 50 種底物、4821 組結果，總計 6865 組，覆蓋 568 種底物。
LM Studio 上線名為 Splash 的實驗性推理後端，使用者可在 Settings > Runtime > Experimental backends 中啟用。官方建議配置為 M3 或更新的 Mac、macOS 26.4 及 36GB 以上記憶體，支援的模型可在應用內搜尋 "incoai" 下載。
MirroS 團隊發布 AgentGarten，把可執行程式碼環境與即時神經渲染器接成閉環：物理規則由程式碼裁定，畫面由模型以 480p、30fps 以上流式逐塊生成，智慧體因此能邊行動邊看結果。重做的捉迷藏實驗中，躲藏者第 4 輪學會搬擋板搭掩體、搜尋者第 10 輪學會借坡道翻牆，而 OpenAI 2019 年的自我博弈強化學習分別用了約 2500 萬局和 1 億局。智慧體靠每輪復盤寫下文字「實驗手冊」傳給下一輪，另在陪伴小狗、狹橋會車、合作牧羊、採石場裝載機四個任務中各跑四輪；程式碼已在 GitHub 開源。
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。
OpenAI 發布 Rosalind Academic Plan，為符合條件的學術實驗室提供 GPT-Rosalind 的贊助存取權限，以及用於推進生命科學研究的配套工具。該計劃明確面向學術研究場景，公告未披露具體額度、資格細則與申請方式。
美國新實驗室 Reflection 開源首個模型 Beam：501B 引數 MoE，每 token 僅啟用 23B，支援 1M token 上下文，Apache 2.0 許可，主攻編碼與 agentic 場景。首日支援 transformers、SGLang 與 vLLM，提供 BF16、FP8、NVFP4 三種 checkpoint 及自研 Rust 推理 harness，並附 SFT 與 RL 微調配方。
Anthropic 公布，211 個候選中有 17 個達到結合體（binder）標準。這些結合體能結合墨西哥、北非和中東的蠍子所產生的危險毒素，但對巴西一個物種的毒素不產生結合。帖文未說明這些候選的設計方法與篩選實驗條件。
AAAI 期刊論文《How to make System 1 LLMs show System 2 competencies?》在 Wiley Online Library 上線，研究如何讓直覺式（System 1）大模型表現出慢思考（System 2）的能力。全文需經 Wiley 連結檢視，Hacker News 同期討論帖僅 7 分、1 條評論。原文未披露所用方法、模型與實驗資料。
LiquidAI 發布 d1 決策模型家族的兩款開放權重模型 d1-3B 與實驗性的 d1-omni-600M，二者都基於 Liquid Foundation Models，不逐 token 生成，而是在單次前向傳播中直接給出答案。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得 48.57，為 10B 以下最佳，超過 Decider 35B-A3B 的 47.11；
ttok 1.0 發布，預設分詞器從 GPT-4 改為 GPT-5/GPT-6。OpenAI 尚未官方確認 GPT-6 沿用 GPT-5 系列的分詞器，但 William Liu 的實驗顯示，5.5、5.6 Sol/Terra/Luna 與 6 Astra/Sol/Luna 這七個 GPT 模型在 31 個樣本上 token 數完全一致，均為 44,794，GPT-6 在這批語料上沒有增加輸入 token。
Anthropic 宣布實驗物理學家 Christopher Stubbs 加入其長期受益信託（Long-Term Benefit Trust）。Stubbs 曾任哈佛大學理學院院長，並在國家安全與軍備控制議題上為美國政府提供諮詢。公告未披露該任命的具體職責、生效時間及信託運作細節，僅給出官方新聞連結。
AWS 工程師 Marc Brooker 用實驗比較編碼器與解碼器架構在 strands-decider 上的表現，結論是這一規模下兩者都沒有明顯優勢。編碼器-only 的 e1b 延遲中位數約 35ms，低於基於 Qwen3.5 改造的 2B 解碼器 v19 的 65ms，精度大致相當，但 prompt 變長後擴充套件性更差；
Anthropic 於 2026 年 9 月 23 日宣布，其生命科學研究團隊用 Claude 自主發現了一種與 DNA 重複序列相關的新型酶系統，命名為 array-associated reverse transcriptases（ART）。約 950 個 agent 在 21 小時內消耗 2.1 億 token 掃描 DNA 資料庫，其中一個 agent 注意到某逆轉錄酶基因旁存在重複序列模式，隨後經實驗室驗證確認。
白宮上線 Super Intelligence 官方主頁，宣布美國要贏下超級智慧競賽，並列出三項總統舉措：2025 年 11 月 24 日的 Genesis Mission 聯合 15 個聯邦機構與能源部國家實驗室等，用超級智慧解決科學難題；同年 7 月 23 日出臺資料中心聯邦審批加速令和 American SI Stack 技術棧出口計劃。
華為諾亞方舟實驗室聯合 UCL 等提出 Memento 3，不更新權重、不針對遊戲微調，僅以 Claude Opus 5 為底模就通關 ARC-AGI-3 公開集全部 25 款遊戲、183 個關卡，拿下滿分 100 的 RHAE，總操作 7518 次，比人類的 17135 次少約 56%，也低於此前 baseline1 的 8347 次。
AI 實驗室 Third Moment Research 藉助 OpenAI 的 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 與 Codex，可同時執行 1 萬個 agent，單次自主研究持續 36–48 小時。Codex 曾定位量化回測瓶頸並部署快取與記憶體打包最佳化，把一年美股訂單級資料的回測從約 3 小時縮短到 3–5 分鐘，回測時間減少 97%。
DeepSeek Harness 發布 v0.2.1-alpha.1，新增實驗性 Claude Code Mods 相容層，讓按 Claude Code Mods 介面編寫的擴充套件有機會接入 DSH 外掛系統執行。官方稱該相容層主要用於驗證 Mods API 能力，大致屬於 DSH 外掛能力的子集，暫不提供完整實用相容性；diff、agents-md、sec-default 和 telemetry 仍標註為不可執行。
Anthropic 公布 Claude 從零設計蛋白結合體的溼實驗室結果：Mythos Preview 與 Opus 4.8 針對 15 個靶點設計 minibinder，成功 14 個；單靶點分別設計的命中率為 35.1%，多靶點並行 48 小時為 26.7% 與 22.6%，高於當前常見的 10-15%，部分設計親和力超過已發表最佳結果數倍。