开放科学如何用病毒蛋白复合物预测帮助研究者准备下一次大流行
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构，通过 AlphaFold Database 公开超过 2800 种病毒蛋白复合物的预测三维结构，供各地科学家为未来疫情提前积累结构知识。
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Google Research精选AI 评分6868 Google Research分享SymptomAI日常症状评估对话研究结果
Google Research让13917人随机使用五种Gemini Flash 2.0 SymptomAI智能体做症状问诊和鉴别诊断。三名委员会认证临床医生盲评后，在超过50%的案例中更偏好SymptomAI的鉴别诊断，也更常判定其top-5结果包含参与者两周后报告的就医诊断；各主动追问策略均显著优于不追问的基础模型。
推荐理由：13917人的随机研究显示，临床专家在超过50%的案例里更偏好SymptomAI的鉴别诊断，主动追问也优于不追问的基础对话。
Google ResearchAI 评分5858 Google Research 提出 SensorFM，用可穿戴数据学习通用生理表征
Google Research 提出大型传感器基础模型 SensorFM，用五百万名同意参与者超过一万亿分钟的无标签多模态可穿戴信号学习可复用生理表征。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind衡量Gemini引导式学习在塞拉利昂的影响
Google DeepMind的塞拉利昂预注册试验显示，Guided Learning组数学成绩比对照组高0.258个标准差，八周约合1.2到1.7年进度。逾113,000次互动中，91.4%的对话用于建立概念理解，Gemini在76%的消息里提出脚手架问题，只在2%的情形直接给解答；技能建构类提问由首周68%升至末周90%，寻求直接解答的提问由25%降至10%。
推荐理由：塞拉利昂八周试验显示，引导式学习带来0.258个标准差的数学增益，约一半课时使用Gemini的班级约合1.8到2.5年进度。
Google DeepMindAI 评分5656 Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者的 triadic care。在盲测中，医生更偏好 AI co-clinician 而非领先的证据综合工具；98 项基层医疗问询里有 97 例没有关键错误，开放式 OpenFDA RxQA 用药问答也优于其他前沿模型。