搜索
WAIC 2026，上海 AI 实验室发布了「书生·端砚」科学发现平台，有望为长期存在的科研结构性矛盾提供一种新的思路与解决方案。区别于行业内多数产品依托大模型适配科研场景、实现浅层提效的优化模式，「书生·端砚」以干湿实验闭环迭代、科研资产沉淀为核心能力，补齐 AI 科研缺失的真实场景反馈链路，推动 AI 科研应用从单点效率优化，迈向科研范式升级的全新阶段。
科学研究正在迎来一个新的阶段。
昨儿刚出的GPT-5.6，用不到一小时，就完成了一道存在了半个世纪的图论猜想证明。而这道题呢，来头也还真不小，就是大名鼎鼎的循环双覆盖猜想（Cycle Double Cover Conjecture）。
6月30日晚，AI龙头Anthropic推出了专为科学研究打造的新产品Claude Science，这是一款类似于编程工具Claude Code的AI工作台。简单来说，Claude Science是一套专门为科研需求打造的多智能体架构，能自动生成多个子代理并分配他们进行科研任务。
Google 将开始通过其云服务提供软件公司 SandboxAQ 的专业人工智能模型，扩展企业和研究机构对旨在加速药物发现、材料科学和半导体制造技术的访问。SandboxAQ 是 Alphabet 的分拆公司，是越来越多致力于利用 AI 解决棘手研究问题的公司之一。
就在外界惊呼“AI快要接管纯数学研究”之际，一场限制条件极其严格、并由30位数学家以匿名方式进行评审的数学测试，却揭开了AI数学能力的另一面：AI不仅会幻觉、会跳步骤，甚至还把数学家论文里的关键论证几乎原样照搬，却忘了注明引用。
2025 年 12 月，OpenAI 联合多家实验室发布了一份湿实验室报告。报告给出了一个令人振奋的核心结论：GPT-5 通过多轮迭代，自主优化了一个分子克隆方案，效率提升了 79 倍。它提出了一种此前从未被报道过的酶组合——RecA 重组酶与噬菌体 T4 的 gp32 蛋白协同作用，让 DNA 末端配对效率大幅跃升。
Harsh Mehta 在 Anthropic 的时候，启动了一个后来被称为 autoresearch 的内部平台（不是 Karpathy 那个）。最初这个项目只有他一个人，功能是让 AI 自主完成 AI 研发中的一系列流程环节：提出实验假设、编写代码、调度算力、评估结果，再决定下一步做什么。
现在的AI，确实越来越像一个「全能研究员」。
做科研的人应该都懂，论文配图真的很耗时间。