Allen Institute for AI (Ai2) atvėrė AstaBrief 8B modelio svorius – modelis, sukurtas ant Qwen3-8B pagrindo, kuris mokslinius klausimus ir surastas literatūros ištraukas paverčia cituotomis ataskaitomis. Jis jau veikia Ai2 platformoje Asta kaip 'Fast' režimas šalia Claude pagrindu veikiančio 'Thinking' režimo – ataskaitą vidutiniškai sugeneruoja per 51,1 sekundės, palyginti su 178,5 sekundės Claude procese, t. y. apie 3,5 karto greičiau. Modelis treniruotas naudojant prižiūrimą dokonfigūravimą (SFT) su 47 tūkst. pavyzdžių (iš 90 tūkst. filtruotų realių mokslininkų užklausų) ir DPO su apie 6 tūkst. porų, o didžiausią kokybės pokytį davė filtravimas pagal citavimo tankį.
„Microsoft Research“ pristatė Quine – tyrimų sistemą, jungiančią daugiarūšį biologijos „pasaulio modelį“ su interaktyviu įrankiu, sujungiančiu AI modelius, mokslinę literatūrą, laboratorijos įrankius ir mokslininkus. Modelis mokomas bendrai iš genomikos, baltymų, chemijos, RNR/ląstelių būsenos ir bioatvaizdų duomenų, siekiant prognozuoti, kaip biologinės sistemos reaguos į intervencijas, prieš atliekant brangius laboratorinius eksperimentus. Kartu su Broad Institute (MIT ir Harvard) „Microsoft“ panaudojo Quine tūkstančių junginių prioritetizavimui pagal jų potencialą perkelti kasos vėžio ląsteles tarp terapiškai svarbių būsenų, o geriausiai įvertinti kandidatai buvo patvirtinti laboratorijoje per vieną savaitgalį. „Microsoft“ dabar atveria „Quine Fellows“ programą, suteikiančią ankstyvą prieigą atrinktiems mokslininkams, tačiau pabrėžia, kad sistema yra eksperimentinė, skirta tik tyrimams, ne klinikiniam naudojimui.
Google inžinieriai aprašo, kaip jie įgyvendino retą (sparse) erdvinio-laikinio dėmesio (attention) skaičiavimą vaizdo difuzijos modeliams TPU v6e lustuose, paversdami teorinį Sparse VideoGen (SVG) metodo retumą realiu aparatinės įrangos pagreičiu. Per kelis branduolio optimizavimo etapus (plytelių specializaciją, dydžio derinimą ir kaukės suderinimą su plytelėmis) jie sumažino dėmesio skaičiavimo laiką nuo 96,37 ms (naivus retas variantas) iki 32,76 ms – tai 2,40 karto greičiau nei tankus Splash Attention viename TPU v6e luste, naudojant 75,6 tūkst. token, 10 galvų ir 128 galvos dimensiją.
„Google DeepMind“ pristatė „SynthID Bio“ – vandenženklinimo technologiją, kuri įterpia nepastebimą, patikrinamą parašą į AI sukurtus baltymus ir jų 3D struktūras, nepakenkiant jų biologinei funkcijai. Sistema išbandyta su baltymų jungikliais (VEGF-A, SARS-CoV-2 spyglio RBD, PD-L1) naudojant „AlphaProteo“ ir modifikuotą „ProteinMPNN“, taip pat įdiegta į „AlphaFold 3“ difuzijos tinklą struktūrų vandenženklinimui. „DeepMind“ taip pat bendradarbiauja su Stanfordo „Hie“ laboratorija ir „Arc Institute“, pritaikydama metodą „Evo 2“ genominiam modeliui bakteriofagų genomų vandenženklinimui. Tikslas – sustiprinti biosaugumą, padedant DNR sintezės patikros teikėjams ir viešosioms duomenų bazėms patikrinti AI sukurtų biologinių dizainų kilmę.