Главная мысль подборки: ИИ всё чаще обсуждают не как гонку результатов в таблицах, а как перестройку институтов, науки, терапии, творчества, промышленной политики и биобезопасности. Важнее становится не только то, что модель умеет, но и кто задаёт цели, проверяет риски и несёт ответственность.
Три свежих работы про агентную науку: ABC-Bench проверяет действия ИИ в сценариях биобезопасности, обзор описывает переход от подсказок к самостоятельному научному циклу, а новая методология оценки делает упор на репозитории, веб-доступ и терминал.
Anthropic продвигает невидимую маркировку текстов Claude ради соответствия EU AI Act, но Ars Technica пишет, что такой знак может и ошибочно цепляться к человеческим правкам, и сравнительно легко исчезать после обычной обработки. Параллельно другая история показывает, как крупные геномные модели уже дошли до проектирования новых вирусов-бактериофагов.
Новая подборка из научных препринтов показывает сразу три важные линии в ИИ для науки: попытку количественно оценить биориски больших языковых моделей, проверку воспроизводимости генетических сигнатур в онкологии и связку патоморфологии с пространственной протеомикой для прогноза рецидива рака груди.
В свежей подборке по AI в науке — пять работ, где модели помогают не украшать презентации, а сдвигать реальные исследовательские узкие места: ускорять отбор материалов, делать белковые модели чувствительнее к биологическому контексту, приближать формальную проверку математики и аккуратнее оценивать биориски агентных систем.
