Google DeepMind 介绍生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 使用 Co-Scientist 加速细胞衰老研究。Co-Scientist 扫描数万篇论文后提出 20 多个新的候选基因因子，实验室测试验证了其中几个假设，成功让细胞进入更年轻状态并改善整体功能。此外，原本需要长达六个月的数据分析工作被缩短到几天。
推荐理由：原文给出 Co-Scientist 在衰老研究中的具体产出与验证结果，读者可据此判断 AI 辅助科研的实际落地程度。
Google DeepMind 发布两篇论文，介绍由 Gemini Deep Think 驱动的数学研究智能体 Aletheia 在数学、物理和计算机科学专业研究问题上的表现。
推荐理由：原文给出 Deep Think 在数学与理论计算机科学上的具体解题案例，读者可据此判断智能体推理在科研流程中的实际位置。
密苏里大学研究人员借助 AlphaFold 与冷冻电镜，解析了“坏胆固醇”低密度脂蛋白（LDL）关键蛋白 apoB100 的结构。该蛋白因体积庞大且与脂肪等分子复杂连接，50 年来一直难以绘制。
推荐理由：AlphaFold 与冷冻电镜结合解析 apoB100 结构，展示 AI 预测在结构生物学中的具体用法。
OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发了一种算法，通过让人类判断两种候选行为哪个更好，来推断人类想要的目标。该方法旨在省去人工编写目标函数的环节，因为用简单代理替代复杂目标或目标设定稍有偏差，都可能导致不良甚至危险的行为。
推荐理由：OpenAI 与 DeepMind 安全团队提出用人类偏好比较替代手写目标函数，为对齐研究提供了一条早期思路。