Anthropic 的 STEM Fellows Program 发布新成果，Claude Mythos 5 在给定自然语言指令后设计出量子电路，效果优于已发表的最优电路，部分情况下提升一个数量级甚至更多。更高效的电路可减少量子算法所需资源，有望让化学和材料科学领域的量子计算应用更早落地。
选题角度：Anthropic 官方披露 Claude Mythos 5 按自然语言指令设计量子电路，效果超过已发表最优结果，适合做效果对比解读。
OpenAI前研究员Nick Cammarata与Goodfire团队发布长文《神经网络早已「干净」》，提出神经网络内部计算有规律可循，而非一团混乱。团队在320亿参数语言模型中分开统计神经元正负响应，粗略估计约90%各有一个主要任务，约2%至4%仍未理解，并公开了1000份随机神经元研究报告。
选题角度：原文给出钱包归还、圣诞老人等具体神经元干预实验和90%神经元单一任务的统计，适合做可解释性研究的效果对比解读。
GPT-6.1 Sol 审查了近 800 篇数学论文，发现 6% 存在重大错误，另有 30% 存在小错误。研究人员估计其重大发现的 90% 是正确的。随着 AI 使用率上升，较新论文的重大错误率降至 1.5%。
一项新基准测试让商用AI智能体在无人类提示下解50道理论物理研究题，运行在OpenAI Codex环境中的GPT-6-Astra答对49道（98%），平均每题成本不到3美元，整轮约116美元。
选题角度：原文给出50道理论物理题的完整榜单和每题成本，适合做一次多模型同题实测对比，重点看GPT-6-Astra与Opus 5.5的差距和联网与否的分数变化。
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程，让 Nemotron 在 IOI 2026 与 IMO 2026 都达到金牌水平。
选题角度：原文公开了 SFT 与 RL 检查点、训练数据集和 NeMo-Skills 推理管线，适合按官方配方复现一次微调加生成验证的流程。
Anthropic 在 Science Blog 发文称，Claude 在 Claude Science 中仅凭一条描述九圈问题的提示词，基本无人监督地运行数天，解出了平面 N=4 超杨-米尔斯模型中的九圈散射振幅，总成本几千美元。
选题角度：原文给出九圈散射振幅这一具体科研任务和几千美元成本，适合做AI独立跑数天解物理难题的实测复盘。
美国具身智能公司 Skild AI 展示人形机器人 Messinator，在 NVIDIA Isaac Sim 搭建的虚拟足球场中通过强化学习和 self-play 自我对弈 140 年，学会带球、护球、抢断和倒地起身，并迁移到真实机器人上完成射门。
选题角度：原文给出虚拟足球场自我对弈140年的训练设定和机器人带球射门演示，适合做效果对比或玩法解读。