Ars Technica AIAI 評分68
中國團隊推出自然語言蛋白質設計工具
中國一個大型研究合作團隊開發出可用自然語言提示設計蛋白質的工具，能按使用者指定的功能生成蛋白質。該工具成功率可能不高，但仍能產出可用設計，前提是有實驗室從數十個失敗設計中篩選出合格者。另一項公告中，Hugging Face 表示已託管一個在 DNA 層面做類似設計的工具。
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r/ClaudeAI top of the dayAI 評分42
創作者用 Claude 加 Magnific 完成 AI 動畫短片
創作者 Marcello Costa 發布 AI 動畫短片 Monkey Business，整個流程幾乎都在 Claude 內完成。他通過 Seedance 2.5 skill 把自然語言提示轉成 Magnific 內 Seedance 2.5 工具的詳細視覺提示，99% 的過程發生在 Claude 中。首個提示設定專案規則後，僅用專案內術語即可協作，從開始到完成約 50 天，期間仍需大量迭代和後期製作。
The Verge AI● 精選AI 評分78
Google 發布 Genie 4 世界模型，生成時長翻倍至兩分鐘
Google 發布 Genie 4 世界模型，可生成約兩分鐘的可互動體驗，時長比上一代 Genie 3 的一分鐘翻倍。官方列出的四項更新包括：世界更真實、可用自然語言提示即時修改場景、支援生成音訊，以及底層改用 Gemini 3.8 Flash 輔助模擬。Google 稱其適用於影視預視覺化、遊戲創意原型和機器人訓練場景。
Hugging Face blog● 精選AI 評分79
輝達開源 Nemotron 3.5 Transcribe：轉寫、說話人分離與翻譯合一
輝達發布開放權重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，用同一個 checkpoint 同時完成轉寫、說話人分離、翻譯與音訊問答，已在 Hugging Face 和 ModelScope 上線。它支援 40 種語言轉寫、31 種語言與英語互譯、13 種語言的說話人區分，可處理最長 1 小時錄音、標註最多 8 位說話人，並支援用自然語言提示控制輸出格式與專業術語。
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。