AI 驱动的自动化科研正从概念走向真实系统。近期受到广泛关注的 FARS，以及 Karpathy 开源的 autoresearch，都在不同程度上展示了 AI Scientist 自动进行 AI 领域研究的可行性。
一个世纪诞生一万个爱因斯坦？APS全球物理学峰会上，哈佛物理学家放出豪言，「用AI增强人类，有望在世纪内催生10000个爱因斯坦」。
2026年，AI成了科学家的新战友：从三个晚上破解40年优化难题，到18分钟重现黑洞隐藏对称性，ChatGPT正把前沿发现速度提升数倍乃至数十倍，科学加速的时代已然来临！
眼见大伙儿玩“龙虾”6到飞起，来自斯坦福&普林斯顿的高校团队也立刻推出了“科研版龙虾”LabClaw。划重点，开！源！人人都能立马用上那种。而且打工方式超级easy，只需一行命令就能调动LabClaw里的龙虾军团。
2026 年伊始，AI 的进化逻辑正从「单一工具赋能」转向「场景深度共生」，当大模型在各领域持续突破，前沿科研与新材料研发领域，正迎来一场由 Agentic AI 驱动的效率革命。
大神Karpathy又开源了新项目——一个能够自主进化的AI科研循环系统。这个项目名叫autoresearch，主打让智能体完全自主地搞科研，只要在Markdown文档里写好指令，剩下的流程全都由AI自动完成。
多数大模型能生成 “看起来像” 研究的文本，但极少数能真正做研究 —— 提出假设、收集证据、执行可复现的推导、迭代验证直至结论成立。
就在刚刚，Google Research团队用Gemini Deep Think + 树搜索框架，独立攻克了一个理论物理领域的未解积分难题——宇宙弦引力辐射功率谱的精确解析解。AI探索了600条候选路径，找出6种解法，最优雅的那条，让人类物理学家都拍案叫绝。
陶哲轩办公室有 6 块黑板，他说绝不放弃。但他刚带 50 个人用 AI 和代码解决了 2200 万道数学题。
粒子物理教科书几十年的结论被推翻，GPT-5.2干的。这已经是GPT-5.2在基础科学领域做出原创贡献的第三个公开案例。 此前GPT-5独立证明了一道存在45年的埃尔德什数论猜想，还在非线性量子力学与相对论兼容性的理论物理论文中提出了核心方法论框架。
