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Anthropic 於 2026 年 9 月 17 日推出生命科學驗證計劃（LSVP），向通過驗證的生命科學團隊開放 Mythos、Opus、Sonnet 模型，並放寬生物學相關工作的安全限制。計劃分 Standard Use 與 High-risk Use 兩類授權，前者按年續期、覆蓋整個團隊，後者針對單一專案、每六個月續期，可通過 Claude Science、Claude.ai、Claude Code 和 API 使用。
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。
Ai2 於 2026 年 10 月 2 日開源 AstaBrief 8B，一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 訓練，採用 SFT 加 DPO 而非強化學習。它已作為 Asta 的 Fast 模式上線，與 Claude 驅動的 Thinking 模式並列，整條流水線平均每份報告 51.1 秒，比 Thinking 模式的 178.5 秒快約 3.5 倍。
Leash Bio 發布 Minos——一個讓 AI 智慧體進行可驗證科學推理的測試環境，同時公開預印本、部落格與開放資料集。其 DNA 編碼庫（DEL）多年積累的資料可提供數萬條「lab-in-the-loop」模擬，正好用作科學強化學習環境。在該沙盒中，LLM 需用自然語言推理構效關係，在 650 萬分子中、以 100 次預算找出最佳結合物。團隊自研的 Hermes 僅用自家資料訓練，在公開基準上與 Boltz 相當。
Ai2 開源了 AstaBrief 8B，一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 訓練，已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告，比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放，機構可在自有基礎設施上本地生成報告。
清華大學電子工程系發布智慧體符號迴歸執行時框架 SRHarness，程式碼已開源，支援 PyPI 安裝並提供線上 Demo。在相同 DeepSeek-v4-flash 底座下，其 LSR-Transform 符號恢復率達 93.69%，較此前最先進方法 SR-Scientist 的 62.16% 提升超 30 個百分點；匿名化測試中為 72.97%，遠高於 Codex 的 20.72%。
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。
Anthropic 發布 Science Blog 客座文章，哈佛物理學家 Matthew Schwartz 提出 AI 與科學之間存在類似物理學的阻抗失配：LLM 能力很強，但像對待人類合作者那樣使用它並非發揮其科學優勢的最佳方式。為此他開發了一套用於定量科學精確計算的工具包，Claude 藉此發現與生態學、群體遺傳學等十幾個領域的聯絡，Schwartz 再與領域專家合作將方向引導到有價值的問題上。
Google DeepMind 表示，Gemini 4 Argon 已在量子計算、核聚變、蛋白質設計等領域帶來新的科學突破。官方未披露具體成果、合作機構或模型的使用範圍，目前僅有這一對外表態。
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。
一篇評論用斯特魯加茨基兄弟的科幻小說《路邊野餐》類比 AI 對科學的衝擊：AI 實驗室正成批產出數學發現，多到要另附導讀，速度遠超學界消化能力。作者稱這類「發現傾倒」會出現在所有能閉環快速驗證的領域；NYU 數學教授 Tristan Buckmaster 提到最近一批 AI 科學論文讓整個研究專案一夜之間被抹掉。文章的核心判斷是答案將越來越先於理解到來，理解成為瓶頸，這或許也是反加速主義少有的有效論據。
Anthropic 承諾投入 500 萬美元的資金、算力與 Claude 存取權限，幫助數學界應對 AI 帶來的巨大變化。這筆資助由 Simons Foundation 以社群驅動的方式管理，用於支援研討會、會議和領域專家的講座。Anthropic 表示，如何最好地把 AI 用於數學乃至更廣泛的科學研究，仍需時間、精力與資源。
NVIDIA 加入歐盟委員會在都柏林 AI in Science Summit 上啟動的 AI in Science Enablers 計劃，將向歐洲科研界開放加速計算工具、算力與培訓。NVIDIA 已開源 250 多個模型、250 個資料集與 1400 多個開源專案，包括 Nemotron、BioNeMo、PhysicsNeMo、Earth-2 和 ALCHEMI NIM，可用於 agentic 推理與科學計算。
Anthropic 開放兩個新 Fellowship 專案的申請：STEM Fellows（科學與工程）和 Conceptual Reasoning Fellows（哲學、認知科學、經濟學、政策與法律），入選者將從 2027 年 1 月起在 Anthropic 駐場四個月，幫助 Claude 在這些領域最困難的問題上更好地推理。申請截止日期為 10 月 28 日，兩個專案的詳細說明見官方連結。
慕尼黑工業大學團隊提出 Tadpole，用自編碼器而非預測下一時刻作為預訓練目標，先學三維物理場的通用表示，再遷移到重建、動力學預測與生成。預訓練採用線上學習，GPU 上的求解器即時生成資料直接送入訓練，累計使用約 202 TB 資料卻無需本地儲存，在高速 SSD 環境下整體速度約為離線方案的 1.8 倍。模型用隨機裁剪區域性區域統一不同變數數與解析度的資料，零樣本重建最高到 1024³；
一位 Reddit 使用者在 r/ClaudeAI 分享，用 Claude 生成程式碼、基於真實科學資料與物理數學方程繪製出 106 張 4K 桌布，畫面以黑色為主，適配 OLED 螢幕關閉畫素省電的特性。作者強調影像並非 AI 生成，AI 只用於寫程式碼，作品發布在 alistair-roberts.co.uk。
《紐約時報》發表長文，講述 Margaret Hamilton 在電腦科學變成男性主導領域之前編寫程式碼的經歷。文章以她的經歷為線索，回看那個程式設計工作尚未被男性佔據的年代，以及此後行業性別結構的變化。原文為英文報導，Hacker News 上有對應討論帖。
OpenAI 發布 GPT-Rosalind，用於幫助科研人員跨科學文獻與生物資料進行推理，由科學家提供專業判斷來評估證據。符合條件的實驗室可獲最多 12 個月的 OpenAI 工具贊助訪問，其中 GPT-Rosalind 需通過可信訪問審批。通過 Rosalind Academic Plan 共享的研究資料預設不用於訓練模型。
物理學家 Matthew Schwartz 發布開源工具 BootLoops，作為 LLM 的科研 harness，用於定量科學中的精確計算。他發現當前模型不擅長像人類科學家一樣工作，但擅長特定「Claude 形狀」的問題，於是讓 Claude 自主尋找適配其能力的問題，結果連線到生態學、群體遺傳學等十幾個領域。BootLoops 可搭配任意模型使用，Schwartz 與領域專家合作，將其引導向各領域真正關心的問題。
Meta 公布一套由人類主導的健康科學研究框架，由 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 驅動，可訪問 500 萬份回顧性去標識化電子健康記錄及公開資料。一組醫學專家用該系統開展原創研究，加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫，科學決策權仍完全由人類掌握。Meta 同時公開了由此產出的 10 篇研究論文，覆蓋心臟病學、腫瘤學、傳染病、急診醫學等領域。
美國能源部 Genesis Mission 的旗艦專案 SYNAPS-I 採用 Meta 開源模型 SAM 3 和 DINOv3 處理 X 射線與中子科學成像資料。團隊在 DOE 光束線資料上微調兩個模型，部署於 NERSC 等超算設施的 300 塊 A100 GPU，將影像分割從每資料集數週專家標註縮短至約 15 分鐘。該流程已在葡萄藤莖 micro-CT 掃描中自動識別木質部導管，用於研究乾旱回應。
機器之心聯合張江人工智慧創新小鎮、黃大年茶思屋科技網站發起的「雲程獎」進入申報倒計時，距截止還有 7 天，面向全球 AI 及 AI 交叉領域本碩博華人在校生。獎項設年度新星 25 名，以及三個特別獎（合計不超過 5 人，且不可與年度新星兼得），評選覆蓋計算機、數學與生命科學、材料、物理、神經科學、經濟學等方向。參評者畢業時間須在 2027 年 1 月及以後，可通過二維碼或文末「閱讀原文」報名、提名。
西蒙斯基金會與 Anthropic、OpenAI 共同出資 1500 萬美元，幫助數學界應對 AI 在該領域的快速興起。基金會負責管理與發放這筆資金，包括公開徵集提案，用於資助工作坊和專案，幫助研究者評估近期的 AI 輔助成果、學習使用新工具、交流看法並形成 AI 使用的集體標準。Anthropic 和 OpenAI 還將向受資助研究者提供 AI 工具與算力，範圍從數學擴充套件到基礎科學。該基金會曾資助 Lean 證明助手的開發，是機器學習用於科學的早期支持者。
MistralAI 公布一項支援多工的設計，官方列出四類用途：重建粒子對撞、識別粒子、標記意外訊號，以及評估未來探測器設計。該條資訊未提及具體模型名稱、效能資料、發布時間或適用範圍。
Google 在 9 月發布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon，具備先進推理能力與 100 萬 token 輸出上限，目前通過 Fairwind Program 向受信任的網路安全防禦方分階段開放。
Google DeepMind 公布了試用渠道，並按使用者型別分層：普通使用者在 Gemini App 和搜尋的 AI Mode 中使用，面向 Google AI Pro 與 Ultra 訂閱者。開發者可通過 Gemini API 付費層，Google AI Ultra 訂閱者還能使用 Antigravity 和 Google AI Studio；科學家可免費申請 Antigravity 的最高用量層級；
一篇發表於 Wiley 期刊的論文討論以植物基材料替代石油基產品的可行性。該文於 2025 年發布，在 Hacker News 上獲得 41 分和 10 條評論，但摘要未提供具體材料、替代比例或應用場景等細節。
Google 的 Gemini 4 Argon（gemini-4-argon）已正式開放 GA，官方稱其為面向複雜編碼、agentic、數學與科學任務的最強模型。本次發布說明只給出上線狀態，API 變更、定價與遷移指引需另見 What's new in Gemini 4 Argon，未在此列出具體價格或額度細節。
Google DeepMind 宣布，為推進基於 Gemini 4 Argon 的更多研究，將向 10,000 名科學家免費開放 Google Antigravity 的最高使用額度，為期 6 個月。公告給出了名額數量與免費時長，並附上了解詳情的連結，但未說明申請條件、資格範圍與額度上限等細節。
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。
OpenAI 公布 372 項數學與理論電腦科學成果，其中包括 Subhash Khot 的 Unique Games Conjecture（UGC）證明，推薦名單有 Timothy Gowers、Edward Witten 等數學家。UGC 意味著許多最佳化問題即使只想比半正定規劃鬆弛略好地近似，也是 NP-hard。部分成果附 Lean 證書，但幾乎所有證明尚未被人類理解；
《紐約時報》2026 年 10 月 13 日刊發科學報導，討論宇宙中可能存在比地球更宜居的行星，標題直言「它們就在那裡」。該文連結在 Hacker News 上被提交討論，目前獲得 7 分、5 條評論。原文未在給定資訊中披露具體行星名稱、觀測資料或相關研究機構。
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。
Anthropic 宣布三年內投入 1.5 億美元支援美國聯邦 Genesis Mission，讓 NASA、NIH、NSF 等 15 個以上參與機構用上 Claude。這筆投入將為數百個研究專案提供 Claude、Claude Code 與 API 額度，重點配合聚變能源、量子計算等科學優先方向，並提供培訓、上手指導與技術支援。
Anthropic 科學部落格稱，Claude 在單條提示下於 Claude Science 中基本無人監督執行數天，完成了平面 N=4 超楊-米爾斯模型中九圈散射振幅計算，總花費數千美元。此前該簡化模型的紀錄是八圈，由 SLAC 的 Lance Dixon 及合作者保持；Dixon 獨立驗證了這次結果。
OpenAI 近幾個月公布數百項數學發現，涵蓋數論、理論電腦科學與邏輯，其中不少證明曾困擾頂尖數學家數十年乃至數百年。2022 年菲爾茲獎得主 Hugo Duminil-Copin 在十月發布後表示「他們摧毀了我的研究領域」，康奈爾大學數學家 Steven Strogatz 也向作者描述了哭泣、迷失與興奮交織的感受。
Anthropic 宣布向 Genesis Mission 承諾投入 1.5 億美元，以深化對科學研究與技術發現的支援，這是本次公告的核心內容。同時，Anthropic 將把 Claude 及其技術支援開放給超過 15 家聯邦機構。訊息由 Anthropic 官方帳號於 2026 年 10 月 8 日發布，公告未披露資金的具體用途與投放週期，也未列出參與合作的聯邦機構名單。
Biohub、美國能源部（DOE）、NIH 與 Google DeepMind、Isomorphic Labs、Meta 等宣布共同投入 18 億美元，生成面向 AI 的開放生物學資料。其中 DOE 五年投入逾 5 億美元用於測量、建模與算力，NIH 協調此前超 5 億美元聯邦投資積累的生物醫學資料集，三家科技公司則向 2026 年 4 月啟動的 Virtual Biology Initiative 合計投入 3 億美元。
Google 正式發布 Gemini 4 Argon 模型，稱其在程式設計、網路安全、科學、金融與法律等多項基準上超過 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。Google 表示 Argon 提供前沿推理能力、在複雜工作流中表現更好，同時減少含糊其辭、重複與套話。這是 Google 在數月缺席前沿模型競爭後推出的新模型，官方稱已在內部投入使用，完整報導見 The Verge。
10 月 5 日，2026 年諾貝爾生理學或醫學獎授予 Karl Deisseroth、Peter Hegemann 和 Georg Nagel，表彰他們在光控離子通道與光遺傳學上的發現：讓特定神經元表達光敏蛋白後，用光就能在毫秒尺度上開關這些細胞。Hegemann 與 Nagel 從單細胞綠藻中找到 channelrhodopsin，Deisseroth 於 2005 年在哺乳動物神經元中實現光控。
Google 於 2026 年 9 月 18 日宣布擴充其 AI & Economy 研究專案，聘請 2025 年諾貝爾經濟學獎得主 Philippe Aghion 擔任學術顧問，多倫多大學教授 Ajay Agrawal 任訪問學者。同時，前麥肯錫全球研究院合夥人 Anu Madgavkar 與沃頓商學院教授 Daniel Rock 出任專案研究總監，分別負責全球 AI 擴散與勞動力影響、企業生產率與科學發現等實證研究。
Carson Gross 認為，即便 AI 工具已經出現，程式設計仍會是一門可行的職業。他把程式設計歸結為兩件事：用計算機解決問題，以及在解決問題的過程中學習控制複雜度；在他看來，很難想像未來懂得用計算機解決問題、並控制這些方案的複雜度會比今天更不值錢。這番話發布於 2026 年 10 月 8 日，標籤涵蓋電腦科學、職業與 AI。
OpenAI 於 10 月 6 日一次性發布 372 項數學成果，其中包括 Subhash Khot 的 Unique Games 猜想證明，部分結果附有 Lean 證書，但並非全部。截至目前似乎還沒有人類讀懂這些證明，理解它們的競賽才剛剛開始。作者妻子、複雜度理論家 Dana Moshkovitz 長期研究 UGC，她稱論文寫得極差、必須靠 AI 輔助才能閱讀，證明構造出一種全新的遞迴編碼與噪聲測試。
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。
前神經科學家 Michał Wójcik 曝光：Springer Nature 2025 年出版的《Nanocomposites for Sustainable Wastewater Treatment》第一章充斥明顯 AI 生成的垃圾插圖，而該章作者正是本書主編 Swapnila Roy；第 10 章的配圖則涉嫌直接搬運他人論文。他此前還發現 Elsevier 旗下期刊刊出過用圖形摘要“證明”死後意識存在的荒唐論文。他把這類現象歸因於印刷轉向按需印刷後，幾乎無人再翻頁審稿。
UniPat AI 發布 PaperBenchX，稱其為國際上首個多學科端到端論文結果復現基準，從 93 篇論文建置 93 個復現任務，橫跨電磁、光子、化學、材料、生物、機器人等 12 個研究方向和 10 種領域原生科學環境，含 3168 條專家校驗評分項。在這 93 個任務上，表現最強的 GPT-6 Astra 完整復現率只有 13.98%，建模與執行階段平均得分約 62%，驗證階段僅 42.8%。
Mistral 發布 1 萬億引數的 Mistral Large 4，暱稱 Le Chonk，任何人都可以自由使用和定製，目前處於預覽階段，最終版本將在本月底前推出。該模型定位是與領先的通用模型競爭，但專門針對程式設計和網路防禦，以及製造、金融、電氣工程等細分領域做了最佳化。Mistral 聯合創始人兼首席科學家 Guillaume Lample 表示，許多其他實驗室不會重點投入的領域還有很大改進空間。
清華大學牽頭聯合多所高校推出 OSWorld-Science 科研智慧體評測基準，含 146 項專家任務、覆蓋 7 大科學領域與 14 種科研軟體配置，12 個視覺語言模型平均任務得分僅 34.3%。Claude Fable 5.1 以 73.7% 領先，Claude Opus 5、GPT-6 Astra、GPT-5.6 sol 分別為 57.9%、57.4% 和 50.1%，但化學類任務中僅少數模型超過 20%。
OpenAI 在 ChatGPT 工具選單中加入 Study 學習模式，通過一次一個問題、提示、解釋與理解檢查，引導使用者逐步探索主題並反思自己的推理。該功能由教師、科學家與教育學專家合作開發，在 ChatGPT 工具選單中選擇 Study 即可開啟。同時，OpenAI 在免費學習平台 OpenAI Academy 上線了 AI for Educators 課程的巴西葡萄牙語版本，面向中小學與高等教育教師，用於備課、設計活動與評估並保留教師的教學判斷。
天體物理學家 Brice Ménard 用 Claude Science 製作出首張完整的全天紫外（UV）圖，此前全天圖從射電到伽馬射線均已具備，但大片天空從未在紫外波段被觀測。他引導 Claude 查詢已有資料集、將其合併，並用統計推斷填補空白區域。這項原本需要人類數週的工作只花幾天完成，期間 Ménard 還在處理其他專案。Anthropic 稱該圖可用於教學，也說明這類低優先順序、科學家一直沒空做的慢活如今變得可行。