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前DeepMind AI Scientist团队创立的Inherent获5000万美元种子融资，其基于Qwen3.6-27B后训练的科研判断系统Faraday在AI for Science预留测试集上以0.791的平均得分超越Claude Opus 4.8与GPT-5.5 Codex。
Google DeepMind与杜克大学联合发布了AI科研系统Co-Scientist的重大升级版本，Co-Scientist是Google基于Gemini构建的多智能体科研系统。
OpenAI正式发布生命科学AI工作台Rosalind Workbench，基于GPT-Rosalind推理模型集成至Codex，内置分子结构、序列比对、病理切片三个可视化查看器及NGS分析模块，接入Boltz等外部专业插件，目前以研究预览形式向机构开放。
今夏，数学圈震动不断——OpenAI的Astra模型一举解决10个长期悬而未决的数学问题（包括非sofic群的存在、高维球堆积新的结果等）；Claude Fable 5找到近百年Jacobian猜想的反例，之后还极大推动了黎曼猜想！
加州理工学院 Anima Anandkumar 团队 8 月 24 日发了一篇论文，用一个 AI 模型把这类计算的复杂度从立方级压到了近线性级。效果相当震撼：在单块 GPU 上完成了一个含 82500 个电子的金属缺陷模拟，2019 年同类计算用了约 7800 块 GPU。
一道悬了整整78年的世纪难题，三天就被破了！
今年8月，谷歌首席科学家Jeff Dean宣布离职，创办AI4S公司Discovery Loop。
ScienceDiscovery 是基于 Agent OS（JiuwenSwarm）开发的一款面向跨学科、全流程科研场景的一站式 AI 工作台，解决科研场景面临的工具碎片化、大模型科研幻觉两大痛点问题，打造 AI 辅助科研新范式，加速科学发现，广泛应用于各行各业。
科研的链条很长。文献读不完，方向想不清，实验一轮接一轮，论文改到深夜。过去两年，大模型已经能读论文、写代码、改文章，但它们大多以问答工具的形态散落在各个环节，替研究者节省的只是零碎时间。
我们如何判断人工智能是否已经足够聪明，能够从事科学研究，实现端到端的自主科学发现？