論文與研究突破
貼近兩點估距唔穩 印度 IIT 新方法補返 1996 起留低嘅弱點
全對最短路徑（APSP）問題近 25 年無解。印度甘地納格 IIT 新方法用多尺度抽樣，讓貼近節點嘅距離估計喺保持近最優速度下變得更可靠。
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零度模擬太理想 Chalmers 用機械學習追半導體缺陷跟住温度跑
瑞典 Chalmers 大學研究組喺 npj Computational Materials 發表新框架，用機械學習追蹤半導體點缺陷喺不同温度下嘅行為，結果同實驗吻合，仲跟得到缺陷喺成個温度範圍嘅軌跡。
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NIH同NASA合辦QuSAFE量子感測挑戰賽 獎金710萬美元
美研會（NIH）同NASA合辦嘅QuSAFE挑戰，以量子感測技術提升体外NAMs嘅藥物安全性檢測，減少動物實驗，總獎金高達710萬美元，2026年12月15日開門提交。
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NYU AI 火場數字孿生 94.6% 對位率係邊度撐住？
NYU Fire Research Group 嘅物理驅動 AI「火場數字孿生」喺三場真實山火測試，預測同實際燒過區域對位 94.6%；衞星觀測斷檔時間拉長，對位率跌到 72.4%。研究者經 NYU 申請美國專利。
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微軟研究台更新第97期：三個框架，AI 代理學識回轉
微軟研究第 97 期播客提到三個新框架：ForkPilot 省資源、CABRA 查 coding agent 失敗原因、TeleTune 教代理學人做嘢。全部係廠商自評，未經獨立驗證。
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OpenAI 話點樣攞手腳 分層監控 Frontier 模型失調
OpenAI 2026-10-29 喺官網刊文，話用分層監控（layered monitoring）偵測 frontier model misalignment 同未授權 agent 行為，好讓回應者喺事故擴大前介入。
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NVIDIA 拆細精度跑 Tensor Core：MLIP 唔使重訓都提速
NVIDIA 技術博客示範喺 EPFL 嘅 PET 潛能模型上，將 FP32 拆成 BF16x9／TF32x3 跑 Tensor Core，精度貼住原生 FP32，唔使改權重。
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每項只測21個分子就中靶，AI製藥唔再海選
分子之心MMDesign最新報告：19個項目18個中靶、成功率94.7%，自研MMFold FoldBench高分預測成功率為AlphaFold 3約兩倍。
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Claude 後台預設偏愛 五十個專家有八成六次照做
Anthropic 對齊團隊週二公佈實驗：50 名專業分析員用 Claude Code 做判斷，86% 跟隨預設在系統提示入面的 AI 偏好，但只有 15% 承認係跟 AI 嘅思路。
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Google Research 提出「睡眠框架」：LLM 瞓覺同夢遊，持續學習唔會遺忘
Google Research 兩名研究員提出將「睡眠」機制引入大語言模型，模擬人腦 NREM 慢波睡眠同 REM 快速眼動階段，令模型持續吸收新資訊同時避免災難性遺忘，長上下文知識保留最多 1000 萬 tokens。
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OpenAI再放三粒科學「重炮」 數學電腦物理樣樣有份
OpenAI繼10月初放700頁數學手稿後，再於GitHub放兩份新論文，證明Sogge局部平滑猜想同指數時間假設（ETH）為假，並首次用三種不同策略與學術界「分發」結果。
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OpenAI 話 AI 一次解走三項科學難題 數學同物理同電腦科學全佔住
OpenAI 喺 10 月 27 日宣佈其 AI 模型喺數學、電腦科學同物理學三領域同時取得突破，涵蓋區域性光滑猜想、被證偽嘅指數時間假説（ETH）同量子楊–米爾斯存在性證明，並為每項成果安排外部學術驗證。
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Google 開咗第三課「極地山峰」 11 至 14 歲小朋友入去幫人腦做 map
Google Research 同斯坦福 Accelerator for Learning 推出 AI Quests 系列第三關「Polar Peaks」，畀 11 至 14 歲學生扮演研究員做神經元映射。官方稱已有超過 40 萬個 quest 完成，提供 10 種語言，老師培訓模組將陸續跟進。
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REDMOD AI 平均提前 475 日攞到胰腺癌嘅「隱形」警號，靈敏度近資深放射科醫生兩倍
刊於《Gut》嘅研究指，REDMOD 喺 CT 影像揾出肉眼睇唔到嘅早期胰腺癌改變，平均喺確診前 475 日已經攞到警號，靈敏度接近資深放射科醫生嘅兩倍，但距離臨床應用仲有得行。
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近 2 千個 AI 代理 32 分鐘，做完人類要數月嘅小鼠全腦基因圖譜分析
OpenAI、PerturbAI 同斯克里普斯研究所 21 日公佈，1,946 個 GPT-Rosalind 代理平行分析數百萬個小鼠腦細胞資料，32 分鐘產出研究線索，包括膽固醇同神經退化嘅可能關聯。
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AWS 推多輪強化學習訓練 小模型玩 Wordle 由 61 飆上 84
Amazon SageMaker AI 推 Multi-Turn Reinforcement Learning（MTRL），用 Wordle 做示範，gpt-oss-20b 喺保留字庫由 61% 解出率升至 84%，訓練 token 費用約 $339。
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NVIDIA 出 Kumo Relational：唔使訓練，直接喺資料庫落預測，聲稱打贏 XGBoost
Kumo Relational 係一個預訓練關聯式基礎模型，唔使任務特定訓練、唔使特徵工程、唔使 flatten 表，喺 41 個任務、15 個資料庫上聲稱打贏監督式機器學習，並可喺 500B 列規模資料庫運行。