微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
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训练的生物世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与科研人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物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
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Google Research精选AI 评分6262 Google Research 发布 AI 视频联合导演框架，实现连贯长视频生成
Google Research 发布 AI video co-director 多智能体框架，在 Gemini 和 Veo 之上规划多镜头叙事的视觉连续性，并原生继承 SynthID 水印等安全机制。
推荐理由：Google 把长视频生成拆成规划、分镜、自回归合成与闭环修正四套框架，读者可了解多智能体如何抑制角色漂移与语义漂移。
Google DeepMindAI 评分4242 从 Atari 到 EVE Online：Google DeepMind 回顾 15 年游戏 AI 研究
Google DeepMind 回顾了 15 年游戏 AI 研究历程，从 DQN 在 49 款 Atari 2600 游戏中学会游玩，到 AlphaGo、AlphaZero、MuZero 和 AlphaStar 在围棋、国际象棋与 StarCraft II 中达到 Grandmaster 水平。
Microsoft ResearchAI 评分4141 MindTopo 揭示多模态大模型的空间推理短板
微软研究院推出 MindTopo 基准，用连续性、分离、顺序、包围、绳结五类拓扑任务评测多模态大模型的推理与规划能力。结果显示，模型在静态图像识别上明显强于交互式规划，且两者均远低于人类水平；失败多发生在规划阶段而非感知阶段，模型常在多步动作中丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助，序列场景中仍不可靠。
Microsoft ResearchAI 评分3434 微软研究院发布 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
微软研究院推出研究模型 CARE-X，一个统一胸片视觉语言模型，可同时输出自由文本推理与结构化预测，覆盖报告生成、病变定位、多标签分类及导管位置检测等任务。该模型采用强化学习（DAPO）在多任务设置下奖励临床正确性，并在 Narayana Health 的真实印度临床数据上验证，涵盖罕见 ICU 病理与 CT 确认的增大类病变。CARE-X 为研究模型，未经监管批准，不用于临床诊断。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Co-Scientist 多智能体科研系统
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，这是一个基于 Gemini 的多智能体系统，可迭代生成、辩论和演化科学假设，并通过“想法锦标赛”以 Elo 排名筛选最优假设。
推荐理由：DeepMind 公开 Co-Scientist 的多智能体架构与真实科研案例，可了解 AI 参与假设生成的具体流程。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗 AI 研究计划
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗的“三方照护”模式。
推荐理由：DeepMind 公开 AI co-clinician 研究，含 98 例初级保健查询与 140 项问诊技能盲评数据，可了解医疗 AI 当前能力边界。