Claude 推進黎曼零點下界
Anthropic 表示，尚未發布的科研版 Claude 將黎曼 zeta 函數位於臨界線上的零點無條件下界，從約 41.6% 提高至 67.2%。Claude 並未證明黎曼猜想，但它探索了數百個失敗思路、協調具不同角色的子 agents，並將數十年的數學文獻整合成一條新的證明路徑。
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ForgeStencil 開源，Stencil 計算最高加速 5.78 倍
面壁智能與 OpenBMB 開源社群發布 ForgeStencil，這是一套針對 Stencil 模板計算的自動研究與自動部署 AI 系統。測試顯示，其在相同精度下幾何平均加速 2.35 倍，並在真實 CAE、電磁模擬與核反應堆計算中實現最高 5.78 倍加速。
MechSim：用於科學模擬器的神經符號推理框架
MechSim 是一個全新的神經符號框架，使 LLM 能夠針對科學模擬器的底層機制與假設進行推理。透過超越黑盒執行模式，該框架能為模擬驅動的決策提供具備證據基礎的解釋。
用於科學工作流程的全新 Agentic AI 框架
本研究介紹了 DeepTS 與 DeepScribe 兩種代理 AI 框架，旨在自動化科學數據整理與複雜講座分析。透過混合式「本地主體/遠端大腦」架構，這些系統提升了高能物理與時間序列研究的推理能力。
AI 解決核融合能源軟體模擬瓶頸
中國研究人員正利用 AI 克服核融合能源模擬中「不可能三角」的困境，該困境傳統上迫使開發者在速度、準確性和運算成本之間做出取捨。此方法旨在透過優化電漿模擬軟體，加速潔淨能源的開發週期。
TOTEN：針對技術性葡萄牙語文本的本體論標記化
TOTEN 是一個基於知識的標記化框架，它以本體論分類取代了標準的字節對編碼 (BPE)，以保持物理量和技術符號的語義完整性。在巴西葡萄牙語的數值重建和維度準確性方面，其表現顯著優於 Quantulum3 等現有基準。
理化學研究所將新型 AI for Science 超級電腦命名為「理究」
理化學研究所（RIKEN）正式將其專用於「AI for Science」的新型超級電腦命名為「理究」（Rikyu）。該基礎設施旨在透過整合先進人工智慧，加速科學研究與發現的進程。
殘差建模技術提升高保真科學數據壓縮效能
研究人員推出了 LBRC 與 NGLR 兩種以殘差為核心的新型壓縮方法，專門用於處理高保真科學數據。這些方法透過針對學習型壓縮器殘差的獨特結構進行優化，效能超越了現有的 GAE 與 SZ 壓縮技術。
Zhongzhi 推出 FlagOS 2.0 擴展多晶片 AI 生態
Zhongzhi 發布 FlagOS 2.0，升級其多晶片 AI 軟體平台。此更新新增對具身智慧和科學運算的支持，涵蓋 32 款 AI 晶片。
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互動式 PINN 網頁解決 2D 熱傳方程
開發者使用物理資訊神經網路 (PINNs) 建置互動式網頁應用，模擬電路板晶片上的 2D 熱分布。模型以 DeepXDE 和 PyTorch 訓練，匯出為 ONNX，在 Azure 託管的 Blazor WebAssembly 應用中客戶端執行。使用者可調整晶片功率與環境溫度等參數，取得即時熱圖與熱點分析。