科研是 AI 最早实现广泛落地的行业之一。在 ChatGPT 掀起这一轮生成式 AI 热潮之前，甚至可以追溯到上一轮由机器学习主导的技术浪潮中，AI 就已被用于气候模型参数校准、分子动力学模拟加速等科研任务。尤其在 2018 年前后，DeepMind 推出的 AlphaFold 在蛋白质结构预测方面实现突破，不仅引发了医药行业的技术革命，更被《自然》杂志评价为「解决了生物学五十年来的重大挑战」。
在5月中旬，谷歌发布了AlphaEvolve。不仅30天内攻克了18年未解的难题，或将开启了一场无需「灵感」的科学革命：未来，科学家将不再依赖直觉，而是靠AI解决难题！
最近一直在测试大模型来做生物信息，效果还可以，主要使用gemini cli，由于一直还有机会用上claude code，所以只能通过cursor来使用claude 4，这次内容我们来测试一下claud4的生物信息能力。
FutureHouse 是由 Google 前 CEO Eric Schmidt 资助创立的、专注于 AI for Science 方向的的 AI Lab，团队的长期目标是打造可自主提出问题、规划实验、迭代假设的 AI 科学家体系。
随着语言模型在强化学习和 agentic 领域的进步，agent 正在从通用领域快速渗透到垂直领域，科学和生物医药这类高价值领域尤其受到关注。
当碳基生物还在为写文献综述，打开了一百个浏览器窗口时，隔壁AI已经卷起来了。（doge）
AI两天爆肝12年研究，精准吊打人类！多大、哈佛MIT等17家机构联手放大招，基于GPT-4.1和o3-mini，筛选文献提取数据，效率飙3000倍重塑AI科研工作流。
最近，30位世界顶尖数学家亲自出马，在UC伯克利对OpenAI o4-mini展开「围剿」，两天连出教授级难题，结果却当场集体「破防」！有人直言：这个AI，的确已接近数学天才的水平。曾经以为AGI遥遥无期，如今仿佛只剩临门一脚了……
相信大家已经听过很多 AI 在生命科学领域的一次次革命性进展，甚至 2024 年的诺贝尔化学奖都颁给了计算生物学领域的科学家们。
近年来，AI的迅猛发展也使科研范式发生了根本性变革。
