基于VAE潜在空间自适应的压气机叶栅间隙流CFD修正方法
针对压气机叶栅开式叶尖间隙流中CFD预测与实验存在偏差且高分辨率实验真值缺失的问题，该研究提出一种基于变分自编码器（VAE）与潜在空间自适应的非侵入式修正方法。研究首先使用166个参数化采样的CFD总压损失场数据集训练VAE以获取流场的低维统计表征，随后冻结该VAE，并利用少量数据训练低秩潜在空间适配器进行流场修正（注：原摘要末尾不完整）。
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9月25日2026-09-25
SpaFactor：面向组织学到转录组推断的轻量级空间上下文感知基因程序建模
空间转录组学能够描绘组织结构内的基因表达，但高昂的成本限制了其日常应用。利用常见的HE病理图像预测空间基因表达是一种可扩展的替代方案，但传统方法通常将高维基因输出视为独立目标，忽略了基因间的生物学协同作用，且极易受高维噪声影响而发生过拟合。为此，该研究提出了轻量级模型SpaFactor，旨在摆脱对高开销图网络或复杂辅助组件的依赖，实现高效的空间上下文感知基因程序建模。
融合物理信息的自监督学习用于多线平行板雪崩计数器校准与位置重建
针对多线平行板雪崩计数器（MWPPAC）传统校准依赖标注数据、难以适应工况变化与设备老化的问题，研究人员提出了一种物理信息自监督学习框架。该框架无需标注的位置测量或专用校准测量，即可联合实现探测器导线校准与粒子相互作用位置的高精度重构，显著提升了科学探测仪器在长期运行中的自适应能力。
PFArena：面向蛋白质修饰语言模型的全新评测基准
针对蛋白质修饰中序列空间庞大且湿实验验证成本高的问题，研究人员推出了名为 PFArena 的评测基准。尽管蛋白质语言模型（PLM）、大语言模型（LLM）及智能体在蛋白质修饰领域展现出潜力，但其在实际实验决策场景中的相对表现尚不明确。PFArena 包含四个受控任务接口，覆盖单突变体生成与多突变体排序，通过提供不同梯度的突变适应度数据，系统性评估各类模型在蛋白质设计与修饰任务中的决策能力。
增量学习机制：面向泛化科学机器学习的目标设计
在科学机器学习中，增量学习通常针对物理基线残差训练模型，传统观点认为基线越精确、残差尺度越小，下游性能就越好。该研究表明，仅靠残差尺度不足以评估目标的可学习性。通过在分子图神经网络的总能量预测任务中进行评估，研究发现复杂的局部描述符基线虽然残差绝对尺度更小，但在架构代理空间中表现得极不平滑，相对其尺度反而更难学习。论文揭示了面向泛化科学机器学习的目标设计关键机制。
图像保真度不等同于场保真度：神经断层扫描中的热力学联合重建与误差定位
该论文针对科学断层扫描中神经场优化的核心难题展开研究。作者指出，由于2D到3D的正向映射为多对一关系，较低的2D图像误差并不能保证隐式3D物理场的准确性，且该隐式场在训练中缺乏直接监督。为此，研究团队提出了CoroNeRF框架，利用可微原子发射渲染器，直接从多视角、多谱线辐射强度中联合优化3D电子密度与温度场，并在日冕断层扫描场景中进行了测试与验证（注：原摘要结尾处有所截断）。
基于电子先验与响应态学习的可迁移振动光谱表征研究
针对振动光谱预测在跨化学空间场景下易受局部立体电子环境扰动而导致精度下降的问题，研究提出 SO(3) 等变神经卡尔曼网络（SENK）。该框架构建了响应态级联结构，融合了用于学习 Hessian 矩阵、偶极导数及极化率导数的等变 Transformer 骨干网络，通过等变神经卡尔曼桥实现状态依赖精炼与可靠性感知，并结合 NBO 电子先验以提升光谱表征的可迁移性。
阅读原文 ↗推荐理由：提出结合电子先验与等变神经网络的新架构，解决了分子振动光谱预测中的跨空间迁移与精度难题。# AI for Science# 等变神经网络# Transformer# 光谱预测# 分子表征
9月24日2026-09-24
AI神经科学家：面向神经影像分析的交互式智能体界面
神经影像数据分析通常需要专业的编程与统计技能，这给非计算背景的研究人员带来了门槛。为此，研究团队推出了“AI神经科学家”，这是一种用于交互式数据探索的语言智能体。该系统将大语言模型与神经影像专业工具集相结合，支持研究人员直接通过自然语言查询数据质量、执行建模与可视化并设定分析参数，为小规模数据探索提供了一种替代传统脚本处理流程的透明且交互式的解决方案。
研究团队推出聚合物性质预测开源基准PolyBench26
针对聚合物性质预测领域缺乏开源、标准化基准且覆盖聚合物结构狭窄的问题，研究团队推出了PolyBench26开源数据集。该基准包含近25万条聚合物性质数据点，涵盖实验测量、密度泛函理论和分子动力学模拟得出的8种物理性质。该数据集支持均聚物、交替共聚物、无规共聚物和嵌段共聚物等多结构类型的四类评估任务，旨在促进机器学习方法在聚合物科学中的规范化评估与对比。
CELLAUDIT：用于审查智能体发现细胞模型中输入有效性的审计框架
针对 AI 虚拟细胞模型在预测生物干预响应时可能并未真正利用输入信息的“预测-主张差距”，研究团队提出了审计框架 CELLAUDIT。在大模型智能体自动发现和迭代预测模型的场景下，CELLAUDIT 从源码计算路径、拟合依赖性以及实际预测贡献三个维度切入，系统性验证模型对输入扰动信息的使用主张是否属实，以确保智能体生成的科学预测模型具备真正的因果有效性和可靠性。
面向气候感知数字孪生的物理信息神经网络稀疏观测大气温度预测
为支持气候感知数字孪生系统，该研究针对热观测数据不完整条件下的短期大气温度预测展开探索。论文评估了一种用于位温预测的物理信息神经网络（PINN），该模型受到气压坐标热力学平流-源方程以及从前12小时拟合且在预测训练前冻结的非绝热源闭合项的物理约束。研究采用三个气压层的逐小时ERA5再分析数据，对模型在1至3个时效步长下的条件后验预测性能进行了验证。
阅读原文 ↗推荐理由：探索将物理信息神经网络（PINN）应用于稀疏观测环境下的气象短期预测，为数字孪生与科学智能计算提供了参考思路。# PINN# 物理信息神经网络# 数字孪生# 气象预测# AI for Science
大知识模型（LKM）：将学术文献转化为科学推理全景图谱
研究人员提出了大知识模型（LKM），这是一种旨在将学术文献转化为可计算科学推理资源的新型知识基础设施。为打通科研问题、实验流程、结论与证据间的逻辑连接，LKM 将学术论文表示为具备源依据的推理图谱，并结合结构化图遍历与语义检索技术。该架构使海量文献沉淀为可共享的计算资产，能够辅助科研人员探索新课题、设计实验方案并深入解读研究结果。
MolDesignBench：面向真实场景分子设计任务的LLM智能体评估基准
真实环境下的分子设计对大语言模型智能体提出了极高要求，需要其理解复杂上下文、满足多重约束并进行多步工具推理。针对现有基准偏向狭窄约束和单一路径的问题，研究人员提出了MolDesignBench。该基准紧密贴合实际分子设计场景，可系统评估工具增强型LLM智能体在处理多约束、不可行规范识别及多步工具调用下的综合推理与设计能力。