New York University（纽约大学）

Science Earth: Towards A Planet-Scale Operating System for AI-Native Scientific Discovery

Science Earth: 迈向面向AI原生科学发现的行星级操作系统

Zhe Zhao, Haibin Wen, Yingcheng Wu, Jiaming Ma, Yifan Wen, Jinglin Jian, Jiacheng Ge, Xiangru Tang, Bo An, Ming Yin, Sanfeng Wu, Mengdi Wang, Le Cong

机构 * Department of Pathology, Department of Genetics, Stanford University School of Medicine（病理学系、遗传学系，斯坦福大学医学院） ； Princeton AI Lab, Department of Electrical & Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿人工智能实验室、电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Scripps Research, La Jolla, CA, USA（斯克里普斯研究机构，洛杉矶，加利福尼亚州，美国） ； Division of Biostatistics, Department of Population Health, New York University Grossman School of Medicine（生物统计学部、人口健康系，纽约大学格罗斯曼医学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Physics, Princeton University（物理系，普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出Science Earth行星级科学运行时，通过EACN协议实现AI能力动态连接与自组织协作，在跨太平洋Kuramoto同步研究和单细胞分析中验证了分布式自校正科学推理。

Comments Withdrawn by the authors. (1) The author list and authorship roles had not been finalized and agreed upon by all listed authors prior to submission. (2) The specific contribution of the system in the K3 synchronization example (Section on Kuramoto/nonlinear physics) requires further validation before it can be reported. The authors are addressing both points and may resubmit a corrected version.

Beyond Reasoning Gains: Mitigating General-Capability Forgetting in Large Reasoning Models

超越推理增益：缓解大型推理模型中的通用能力遗忘

Hoang Phan, Xianjun Yang, Yuanshun Yao, Jingyu Zhang, Shengjie Bi, Xiaocheng Tang, Madian Khabsa, Lijuan Liu, Deren Lei

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 针对强化学习训练导致推理模型遗忘基础能力的问题，提出RECAP重放策略，通过动态目标重加权在线调整训练重点，在保持通用能力的同时提升推理性能。

Bridging Distribution Shift and AI Safety: Conceptual and Methodological Synergies

弥合分布偏移与AI安全：概念与方法论的协同

Chenruo Liu, Kenan Tang, Yao Qin, Qi Lei

机构 * Center for Data Science, New York University New York New York USA ； Computer Science Department, University of California, Santa Barbara Santa Barbara California USA ； Department of Electrical ； Computer Engineering, University of California, Santa Barbara Santa Barbara California USA ； Courant Institute for Mathematical Sciences \& Center for Data Science, New York University New York New York USA ； Center for Data Science, New York University ； Computer Science Department, University of California, Santa Barbara ； Computer Engineering, University of California, Santa Barbara ； Courant Institute for Mathematical Sciences \& Center for Data Science, New York University 纠错

AI总结 本文通过分析分布偏移与AI安全之间的概念和方法论协同，建立了特定偏移类型与细粒度安全问题之间的两种联系，促进了两领域研究的深度融合。

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