微软研究院推出面向生物学复杂性的 AI 研究系统 Quine
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据联合训练的生物学世界模型，以及连接模型、科学工具、文献和实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物学世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
#多模态
#多模态
今日 0 条Microsoft Research精选SI 评分6262
Google ResearchSI 评分5555 Google Research 发布利用生成式 UI 创建交互式学习模拟的研究
Google Research 发布新研究，利用生成式 UI 让教师创建定制化的交互式 STEM 学习模拟。该研究基于 LearnLM 模型，通过教学护栏和自纠正循环确保内容准确性，并发布了包含 30 多个英语 STEM 交互示例的库。美国 12 名教师试点反馈积极，平均评分 8/10，学校可通过 Google for Education Pilot Program 申请参与。
Google ResearchSI 评分3030 Google AgentHands：为 XR 中空间化智能体对话生成交互式手势
Google 在 CHI 2026 发布研究原型 AgentHands，可将 LLM 的高层推理映射为 XR 中与语音同步的手势，让 AI 智能体在 3D 空间里边说边演示。
Google DeepMindSI 评分3434 Google DeepMind 回顾 15 年游戏 AI 研究：从 Atari 到 EVE Online
Google DeepMind 回顾了 15 年游戏 AI 研究历程，从 DQN 玩转 49 款 Atari 游戏，到 AlphaGo、AlphaZero、MuZero、AlphaStar，再到由 Gemini 驱动的通用智能体 SIMA 2。
Google ResearchSI 评分5858 Google Research 提出 PhotoScan：用手机照片估算体成分并预测胰岛素抵抗
Google Research 提出 PhotoScan，一个从普通 2D 手机照片估算体脂率、Android-to-Gynoid 脂肪比（A/G）和内脏与皮下脂肪面积比（V/S）的深度学习框架。
Microsoft ResearchSI 评分4141 MindTopo：微软研究院推出评估多模态模型拓扑推理能力的新基准
微软研究院推出 MindTopo 基准，用于评估多模态大语言模型在连通性、封闭、顺序、分离和绳结等拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示，当前模型在静态图像识别上表现明显优于交互式规划任务，失败多发生在规划阶段而非感知阶段，模型难以在场景变化中持续保持对拓扑结构的理解。图像与视频生成工具在维持拓扑关系上同样不可靠。
Google Research精选SI 评分7171 Google 发布 AMIE (Video)：实时视频问诊达到专家级水平
Google Research 发布 AMIE (Video)，基于 Gemini 和 Project Astra 的实时视频问诊配置，能感知非语言临床线索、引导虚拟体格检查并实时进行诊断推理。
推荐理由：Google 用 300 场随机对照问诊给出实时视频临床 AI 的专家级评测结果，可看多智能体异步架构如何兼顾低延迟对话与深度推理。
Microsoft ResearchSI 评分3737 微软研究院推出 CARE-X：面向临床可用的放射学 VLM，结合辅助监督、奖励对齐学习与工具增强测量
微软研究院发布研究模型 CARE-X，一个统一胸部 X 光 VLM，可同时完成报告生成、疾病存在与否定判断、病灶定位及多标签分类等任务，并支持生成式与双推理模式。
Google Research精选SI 评分6262 Google 发布 SymptomAI：面向日常症状评估的对话式 AI 智能体
Google Research 发布论文 SymptomAI，用五个基于 Gemini Flash 2.0 的实验性对话智能体开展症状访谈与鉴别诊断（DDx），共 13,917 名参与者随机分配到不同提问策略组。
推荐理由：Google 用 1.3 万人随机对照实验比较五种提问策略，并首次把 AI 诊断与 Fitbit 生理信号做交叉验证。
Hugging Face BlogSI 评分2222 DharmaOCR 在巴西葡萄牙语 OCR 基准上超越 Mistral OCR4 与 Unlimited-OCR
DharmaOCR 在葡萄牙语专属基准上取得 0.925 分，高于 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。该模型通过葡萄牙语数据的监督微调与 DPO 两阶段训练，将全部参数集中于巴西葡萄牙语，从而在提取质量和稳定性上保持优势。
Google ResearchSI 评分3434 Google Research 研究 AI 如何帮助用户理解皮肤问题
Google Research 公布两项皮肤健康 AI 研究：一项发表于 JAMA Dermatology 的大规模调查显示，2345 名参与者借助 AI 工具尝试命名皮肤状况的比例达 62%，准确率 23%，约为无辅助对照组 8% 的近三倍。但 AI 组在判断下一步就医建议上未取得统计显著提升，且比对照组更倾向建议较低紧急度的处理方式。
Google Research精选SI 评分7171 Google 研究用手机摄像头实现被动心脏健康监测
Google Research 在 Nature 发表研究，提出 PHRM 系统，利用手机前置摄像头在面部解锁后采集 8 秒面部视频，通过端侧深度学习估算心率，与心电图对比的平均绝对百分比误差低于 10%，覆盖所有肤色人群。
推荐理由：Google 用手机前摄在解锁后被动测心率，并公开迄今最大规模手机视频数据集与预训练模型。
Berkeley AI ResearchSI 评分3535 基于信息驱动的成像系统设计框架
Berkeley AI Research 提出基于互信息的成像系统设计框架，直接评估并优化系统信息含量。该框架在 NeurIPS 2025 论文中验证了其在四个成像领域预测性能的能力，优化结果匹配 SOTA 方法且无需任务特定解码器。