Google DeepMind推出一項新計畫，將高階AI研究技能納入非洲的高等教育機構，並與大學合作，在該大陸發展以AI為中心的課程與研究基礎。

OpenAI 公布計畫大幅擴展其倫敦辦公室，使其成為公司在美國以外最大的研究樞紐，顯示出對歐洲 AI 人才與研究能力的重大承諾。

MIT研究人員開發了用於密碼子最佳化的語言模型，提升包含曲妥珠單抗（trastuzumab）在內的蛋白質產量25%至300%，研究發表於PNAS。

新罕布什爾大學的研究人員利用 AI 識別了 67,573 種磁性化合物，其中包括 25 種適用於電動車的高溫材料。

科學家利用 OpenAI 的 ChatGPT-5 Pro 取得新穎的數學證明與黑洞發現，儘管仍有持續的限制，這也標誌著 AI 輔助研究的範式轉變。

DeepMind 的研究人員提出一種智慧型委派框架，強調對 AI 代理進行動態能力評估與自適應任務重新分配。

Google 強化 Gemini 3 Deep Think 以處理複雜的科學任務，並推出 Aletheia——一個解出 91.9% 進階數學題目的 AI 代理。

Google 為科學與工程升級 Gemini 3 Deep Think。在 ARC-AGI-2 上達到 84.6%，在競賽程式設計中 Elo 為 3455。

Gemini Deep Think 在解決博士級數學問題方面取得突破性表現，並使多個領域的自主研究成為可能。

Google 發布 DialogLab，一個開源框架，用於撰寫、模擬及測試超越一對一互動的多人與 AI 的對話。

DeepMind 的 Aletheia AI 透過解決 13 個聲名遠播且極為困難的 Erdős 問題取得突破，展現了在高階數學研究中前所未有的 AI 與人類合作。

MIT Technology Review 發表了對 METR 有爭議的時間地平線圖的深入分析，該圖表被 AI 的樂觀者與悲觀者廣泛誤解。該圖顯示了 AI 模型隨時間完成任務能力的提升，導致一些人認為 AI 的烏托邦或末日即將來臨。文章釐清了數據的真正含義，並回應了關於 AI 能力衡量與進展軌跡的常見誤解。

OpenAI 面臨高階員工離職，因公司優先快速改進 ChatGPT，而非像 Sora 與 DALL-E 等長期的 AI 研究專案。

CSET 報告揭示，AI 公司正在使用系統加速研發，並檢視其對創新、安全與治理的影響。

新興的世界模型技術旨在透過讓機器更好地理解空間與時間，解決人工智慧的一致性問題。

Humans& 是由 Anthropic、xAI 和 Google 的前研究人員創立的新 AI 新創公司，在種子輪募得 4.8 億美元，並在 Nvidia 與 Jeff Bezos 的支持下達成 48 億美元估值。

研究人員開發了一種名為 Riff-Diff 的新 AI 方法，徹底改變了酵素設計，為工業和醫療應用創造出高效且穩定的生物催化劑。研究成果已發表於期刊 Nature。

DeepMind 的 Demis Hassabis、Anthropic 的 Dario Amodei 與 AI 先驅 Yann LeCun 對於通用人工智慧（AGI）是否可達成提出互異看法，LeCun 主張僅靠大型語言模型無法達到人類水準的智慧。

一項大型研究顯示，像 GPT-4 這類的 AI 現在能在創造力測試中超越一般人，但最具想像力的人類仍然保有顯著優勢，突顯出目前 AI 能力的明顯上限。