最近网上出现了一些很有趣的声音——"提示词已死"、"写提示词把自己写死了"，这些文章认为随着模型变得越来越智能，精心设计提示词的时代已经过去了。但芝加哥大学的最新研究却给出了完全相反的结论：prompt不仅没有死，反而是理解大模型最重要的科学工具。
FutureHouse 是由 Google 前 CEO Eric Schmidt 资助创立的、专注于 AI for Science 方向的的 AI Lab，团队的长期目标是打造可自主提出问题、规划实验、迭代假设的 AI 科学家体系。
第一作者孙秋实是香港大学计算与数据科学学院博士生，硕士毕业于新加坡国立大学数据科学系。
随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域，如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律，正成为该领域亟待突破的关键问题。
上世纪 50 年代信息论和 DNA 双螺旋的发现，点亮了生命科学与数字互联网这两个最关键的科技树；今天 AI for Science 开始将这两股洪流汇聚并指数级加速。 大模型对生物系统这样复杂、非线性的系统有着前所未有的理解和生成能力，有望成为加速科学发现的关键引擎。
AI公司专利往往缺乏体内实验数据。
来和机器狗一起运动不？你的羽毛球搭子来了！无需人工协助，仅靠强化学习，机器狗子就学会了羽毛球哐哐对打。基于强化学习，研究人员开发了机器狗的全身视觉运动控制策略，同步控制腿部（18个自由度）移动，和手臂挥拍动作。
梵蒂冈宣布，美国红衣主教Robert Prevost正式当选新任教皇。有趣的是，在一次预测中，AI却完全完全漏掉了他！
模型正重塑我们的社会文化生态，但其本质常被误解。《Science》上的一篇最新文章，揭示大模型并非自主智能主体，而是一种革命性文化社会技术，类似于语言、印刷与市场制度。它以独特方式汇聚并重构人类信息，成为“人类社会人工系统”的新变体。
在全球AI技术加速重构产业格局的浪潮中，AI for Science（AI4S）赛道明星企业深度原理 Deep Principle 近日正式宣布完成亿元级Pre-A轮战略融资，本轮投资方包括联想创投、联想之星、锦秋基金、BV百度风投、启高资本，公司股东高瓴创投与线性资本持续追加投资，明德资本担任独家财务顾问。
