探测宇宙深处的时空涟漪引力波，AI也派上用场了。谷歌DeepMind、LIGO（激光干涉仪引力波探测器）团队和GSSI（格兰萨索科学研究所）合作开发的Deep Loop Shaping技术，将引力波探测的低频降噪能力拉到了新高度。
谷歌最新71页论文震惊科研界：AI不止能写代码，还能像科学家一样提出新方法、跑实验，甚至在六大领域全面超越专家！过去要花几个月的探索，如今几小时就能完成，科研节奏
大模型在科研领域越来越高效了。
搞科研的小伙伴应该都遇到过两个难题： 一个是啃论文的时候要复现代码的过程中，往往会遇到各种出乎意料的 bug 。 另一个就是开发环境常用 Linux ，但有些软件却只有 Windows 版本。
LaTeX 公式的光学字符识别（OCR）是科学文献数字化与智能处理的基础环节，尽管该领域取得了一定进展，现有方法在真实科学文献处理时仍面临诸多挑战：
陶哲轩最新发文总结AI领域现状，当前AI发展高度依赖经验与算力，缺乏理论支撑，导致成功难以复制、失败无法解释。辛顿、Rahimi、Jordan等也纷纷警示，AI的黑箱本质和缺乏解释性将限制其可持续发展。唯有建立坚实理论基础，AI才能真正走向透明、安全与可靠的未来。
今年的世界人工智能大会（WAIC）可谓热闹非凡，据说有的展台甚至一度拥挤到工作人员都难以进入。 在出圈的众多机器人和终端产品之外，另一个领域也值得我们关注：科学智能（AI for Science，AI4S）。
就在一夜之间，用 AI 帮忙搞科研，不是再只是想想了。 最近，科研圈里越来越多的人在讨论一种叫 SciMaster 的「AI 科学助手」，有让它做实验的，有让他帮忙开题的，还有跟他聊科幻的。
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！
