Anthropic 发布面向科研者的 AI 工作台 Claude Science，定位为科研领域的 Claude Code。它不训练新模型，而是将现有 Claude 模型（含 Opus 4.8）与 60 多个科学数据库（涵盖基因组学、蛋白质组学等）及多 Agent 系统集成到统一界面，支持自然语言驱动的文献查询、代码生成、图表复现和本地/集群运算。早期用户案例显示其在基因组浏览器搭建、RNA-seq 污染发现、多 Agent 文献综述等方面有显著效率提升。对开发者而言，Claude Science 展示了将通用 LLM 通过 Workflow 和 Agent 架构深度嵌入特定行业操作层的产品化路径。 核心观点： 1. Claude Science 不训练新模型，而是通过集成 60+ 科学数据库和多 Agent 系统将现有模型包装为科研平台。 2. 每张图表附带生成代码、运行环境、自然语言描述和完整对话记录，支持自然语言指令修改图表。 3. 支持本地运算（macOS/Linux）和 SSH 连接 HPC 集群，敏感数据可留本地，仅发送上下文信息给 Claude。
Anthropic 发布面向科学家的 AI 工作台 Claude Science（Beta），集成 60+ 预配置技能与数据库（如 UniProt、PDB、Ensembl），支持基因组学、蛋白质组学等科研任务。该平台将分散工具整合为统一环境，产出可审计、可复现的科研产物（含 3D 蛋白结构、化学结构等），并管理本地或云端计算资源（HPC、Modal）。对开发者/研究者而言，它降低了多工具切换与计算管理的复杂度，并支持通过 NVIDIA BioNeMo 连接生命科学模型。 核心观点： 1. Claude Science 内置 reviewer agent，可自动检查引用、计算错误并自我修正。 2. 平台支持 fork 会话以并行比较不同实验路径，且上下文在运行会话中持续保留。 3. 通过 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 原生连接 Evo 2、Boltz-2、OpenFold3 等生命科学模型。
OpenAI 发布了 LifeSciBench，这是一个由领域专家编写和审核的基准测试，旨在评估 AI 系统处理真实生命科学研究任务与决策的能力。该基准对开发者而言，提供了更贴近实际科研场景的评测标准，有助于推动 AI 在生命科学领域的应用与改进。