Google Research 的前瞻性多中心研究显示，AI 可从新手操作员采集的超声盲扫影像估算孕周，准确性不劣于专家标准方法。研究发表于 JAMA Network Open，在孕期为 16 至 36 周的 385 名参与者中，AI 的平均绝对误差为 4.18 天，专家标准方法为 4.48 天。
推荐理由：研究以未参与微调的肯尼亚临床数据检验跨场景泛化，为评估医疗 AI 能否迁移到不同设备与资源条件提供了具体参照。
基于选择的结构化推理（SSR）将开放式推理生成改为从预设、可复用的自然语言候选中选择，以降低多模态搜索智能体的推理成本。研究使用 2B 和 4B 模型，在七项多模态搜索基准上评估，平均成功率可与同规模领先搜索智能体竞争。每轮推理延迟降低超过 90%，每题模型推理总延迟降低 28–54%。
研究团队提出从零预训练的三模态掩码扩散模型（MDM），并系统分析其多模态扩展规律与训练设计。基于 SDE 的重参数化将物理批大小与逻辑批大小解耦，无需调优最佳批大小。初步模型规模为 3B，预训练使用 6.4T tokens，在文本生成、T2I 和 T2S 任务中取得较强结果。
Import AI 第476期聚焦 AI 的科研创造力与递归自我改进、视觉推理短板，以及太空工业化可能带来的先发优势。Humanity’s Sixth Sense 基准中，GPT 6 Astra 的 pass@1 为53.6，人类为93.1。TasteVal 则以8项前沿 AI 研发任务，评估模型选择研究问题、设计实验和解读结果的能力。
Microsoft Research 推出实验性 AI 研究系统 Quine，将多模态生物学世界模型与连接科学工具、文献和研究人员的交互框架结合。在与 Broad Institute 合作的胰腺癌研究中，团队用一个周末完成数千种化合物的预测筛选与候选排序，多项湿实验验证了高排名候选引导细胞状态转变的效果。
推荐理由：胰腺癌实验案例展示了先用模型缩小化合物搜索范围、再用湿实验检验预测的研究路径，为计算与实验协作提供具体参照。
