清华在Nature上发表的最新研究发现，AI使科学家更聚焦于数据丰富、问题明确的领域，导致创新单一化，跨界合作减少。研究团队提出「全流程科研智能体系统」，推动AI从工具进化为伙伴，拓展科学边界。
近日，为了加速多元素催化剂的发现与优化，美国麻省理工学院团队开发了一个多模态机器人平台——CRESt（Copilot for Real-world Experimental Scientists）。该平台能够结合自动化设备、大规模模型和实验室监测，在实验设计中融入人类经验、文献知识和显微结构信息，从而加速多元素催化剂的发现和优化加速发展。
当前基于大语言模型（LLM）的智能体构建通过推动自主科学研究推动 AI4S 迅猛发展，催生一系列科研智能体的构建与应用。然而人工智能与自然科学研究之间认知论与方法论的偏差，对科研智能体系统的设计、训练以及验证产生着较大阻碍。
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。
这三篇论文，出自同一AI之手。
这项来自约翰霍普金斯与ETH Zurich的自主科研智能体框架AgentRxiv的确可以显著提高研究效率。我在测试了多次之后用Deepseek-V3-0324实现了它。
AI不但能写论文，还能自主进行科研协作，让智能体之间不再是「孤岛」。约翰霍普金斯与ETH Zurich联合推出了自主科研智能体框架AgentRxiv。该框架允许智能体相互上传和检索研究成果，自动积累与迭代已有进展，显著提高研究效率。
AI-Researcher是一个开源的科研智能体框架，它能从文献搜集一路包办至论文撰写，彻底改变了科研方式，让科研自动化触手可及。
这是 AI 智能体在大部分科学研究中超越人类的第一个案例，或许会彻底改变人类与科学文献互动的方式。
解决问题：传统生物基因数据处理成本高且繁杂，生物基因数据分析师通常需要做重复而低效的数据处理与核查工作，团队设计了 GenoTEX 数据集以及 GenoAgent 数据处理分析师以进行重复工作替代
