科研自动化

你负责写方法，AI负责画 Figure。科研打工人，终于等来「画图解放日」。 还在为论文里的方法框图熬夜画 PPT、拉箭头、对齐字体吗？ 一张 Figure 2，动辄几个小时，严重的甚至能耗上几天，科研人的「隐藏副本」不是实验，而是画图。 既要忠于论文原意，又得暗暗符合顶会那套心照不宣的「学术审美」：颜色不能土，布局不能乱，箭头更不能连错。 看起来只是一张图…

近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的“一次检索 + 一次生成”范式，难以支撑多步推理与长期研究流程，由此催生了深度研究（Deep Research, DR）这一新方向。 然而，随着相关工作的快速涌现，DR的概念也在迅速膨胀并趋于碎片化：不同工作在系统实现…

在人工智能技术不断渗透科研领域的背景下，一款名为Kosmos的AI科学家系统引发了广泛关注。该系统通过结构化世界模型实现了从文献检索、数据分析到论文撰写的全自动化流程，无需人类干预即可完成复杂科研任务。本文将从技术架构、跨学科应用、性能对比及局限性等方面进行深入分析，探讨其对科研范式的潜在影响。 Kosmos的核心创新在于其结构化世界模型，该模型为数据分析与…

当我们探讨AI的边界时，一个颇具挑战性的问题浮现出来：AI能否像人类研究者一样，独立阅读一篇前沿论文，理解其核心思想，从零编写代码，并成功复现实验结果？ OpenAI最新发布的PaperBench基准测试，正是为回答这个问题而设计的。这项研究不仅展现了当前AI Agent的真实能力边界，更为我们理解“AI辅助科研”这一命题提供了量化的参照系。 为什么需要Pa…