AI 冲击应届生就业？CESifo 研究称暂无大规模替代证据
慕尼黑 CESifo 经济研究所的新工作论文指出，没有证据显示 AI 对近期大学毕业生就业造成显著、广泛的替代或招聘减少。该研究聚焦应届生，因劳动力需求变化可能首先体现在招聘缩减上。但研究者也提到，2026 届毕业生或因企业 AI 支出及 ChatGPT Enterprise token 使用量增加而面临更高风险。
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Latent SpaceAI 评分6262 Foundries 与 Navigators：AI 如何降低科学研究的成本
Endura Therapeutics CEO Adrian Sanborn 撰文指出，AI 让科研中的思考变便宜，但实验本身并未提速，生物技术行业由此分化出两条路径：Foundries 通过工业化测量降低做实验的成本，Navigators 则把 AI 嵌入日常运营以加速决策。
Latent SpaceAI 评分4242 生物安全是一场 AI 军备竞赛——Radical Numerics CEO Eric Nguyen 访谈
Radical Numerics 联合创始人 Eric Nguyen 认为，提升生物能力的基因组语言模型（GLM）同样能防止防御方落后。其团队此前参与开发 Evo 和 Evo 2，这些模型曾被用于生成可合成功能性病毒的全基因组序列。Radical Numerics 正构建并扩展 GLM，其模型已能处理 RNA 和蛋白质，并可通过类似思维链的方式自主优化 RNA 适配体得分。
Hugging Face BlogAI 评分5454 DharmaOCR 对比 Mistral OCR4 与 Unlimited-OCR：专精模型在巴西葡萄牙语上仍占优
Dharma AI 发文称，其三个月前开源的巴西葡萄牙语 OCR 模型 DharmaOCR 在专为该语言设计的基准上得分 0.925，高于 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。文章认为优势来自两阶段训练：监督微调集中资源于目标语言，DPO 阶段抑制生成退化，并指出通用模型在处理 ENEM 作文等专有名词时更易出错。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 智能体时代的数据系统：为智能体、由智能体、由智能体合成
UC Berkeley 团队发文指出，推理成本正以每年约 50 倍的中位数速度下降，智能体即将成为数据系统的主要工作负载。文章提出数据系统面临的三大挑战：为智能体设计（支持智能体式推测查询）、由智能体管理（多智能体共享状态与协调）、由智能体合成（按工作负载自动生成定制数据系统），并展望两者边界将逐渐模糊。
推荐理由：文章从推理成本骤降出发，梳理了数据系统为智能体服务、由智能体管理、由智能体合成的三条研究路线，适合想把握数据系统与智能体融合方向的人。
Google DeepMindAI 评分4242 科学家用 Co-Scientist 加速基因筛选以逆转细胞衰老
生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 借助 Google DeepMind 的 Co-Scientist 加速衰老研究。该工具扫描数万篇论文并提出 20 多个可测试的基因因子，其中部分经实验验证能驱动细胞进入更年轻状态。它还将筛选数据的文献分析时间从最长六个月缩短至几天。
Google DeepMindAI 评分4040 剑桥大学团队用 Google DeepMind Co-Scientist 寻找新发传染病背后的分子开关
剑桥大学 Clare Bryant 教授团队利用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 工具，寻找病原体跨物种传播时引发人类严重疾病（如败血症）的分子开关。该工具从候选蛋白逐步锁定到具体氨基酸，团队据此构建含氨基酸突变的细胞系进行验证。Bryant 表示，这类工作通常需两到三年实验，如今有望在六个月内完成。
Google DeepMindAI 评分3838 爱丁堡大学用 Co-Scientist 加速肝病机制发现
爱丁堡大学研究员 Filippo Menolascina 用 Co-Scientist 梳理文献并生成新假设，以应对 MASH 肝病中药物组合爆炸的难题。该系统综合肝脏生物学与药理学证据，指出值得关注的机制并筛选出候选联合疗法。在一例验证中，Co-Scientist 将 NLRP3 炎症小体定位为连接炎症与代谢的分子桥梁，该假设已获实验证实，或为靶向双药疗法铺路。
Google Research精选AI 评分6262 Google 研究科学家用 ERA 的四种方式：从流行病预测到神经回路
Google 发布博客介绍其研究科学家使用 Empirical Research Assistance（ERA）的四种方式。ERA 是 Google 在 9 月发布的预印本中提出的工具，用于帮助科学家生成专家级实证软件。
推荐理由：原文展示了 ERA 在流行病预测、宇宙学、气候监测和神经科学四个领域的实际应用，读者可据此评估 AI 辅助科研工具的落地效果。
Google ResearchAI 评分4545 Google Research 在 The Check Up 展示医疗 AI 进展：从个性化健康到临床落地
Google Research 在 The Check Up 活动上发布多项医疗 AI 突破。与 Fitbit 的研究显示，模拟协作健康团队的个人健康智能体（PHA）比单任务应用更能支持长期健康；与帝国理工学院及英国 NHS 合作发表于 Nature Cancer 的研究中，AI 系统识别出 25% 此前漏诊的“间期癌”。