ARIA 实验:AI Scientist 能否发现新知识?
ARIA 搭建了名为 Albert 的多智能体推理层,在物理、化学、生物等概念构成、但规律完全不同的虚拟环境中测试 AI 能否通过设计实验发现隐藏规则。Albert 由 Explorer、Theorist、Director、Technician、Chronicler 五个角色组成,并配有原始日志与知识库两套记忆机制。
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ARIA 搭建了名为 Albert 的多智能体推理层,在物理、化学、生物等概念构成、但规律完全不同的虚拟环境中测试 AI 能否通过设计实验发现隐藏规则。Albert 由 Explorer、Theorist、Director、Technician、Chronicler 五个角色组成,并配有原始日志与知识库两套记忆机制。
Lila Sciences 入选 2026 CNBC Disruptor 50 榜单第 25 名。这家由 Flagship Pioneering 于 2023 年创立的公司正在打造其所称的"全球首个科学超级智能平台",可自主生成假设并设计、执行实验,同时建设由 AI 模型驱动的自动化机器人实验室 AI Science Factories。
FutureHouse 宣布其多智能体系统 Robin 完成首个 AI 生成的发现:将 Crow、Falcon、Finch 等智能体整合为统一工作流,用于为人类疾病提出并做临床前验证的新疗法。
入选理由Robin 把假设生成、实验设计与数据分析串成一条可复现流程,研究者可据此判断多智能体系统在自身课题中的分工边界。
Edison Scientific 宣布与 Incyte Corporation 合作,将 AI 科学家平台 Kosmos 嵌入 Incyte 的发现与开发流程,初期聚焦靶点发现、靶点验证和转化生物学。
alphaXiv 科研博客介绍用强化学习微调 4B 模型,使其成为原生递归语言模型(RLM):父 RLM 与子 RLM 共享同一策略,子轨迹继承父轨迹的优势值,无需为子调用单独设计奖励。
Lila Sciences 称正在构建能自主执行科学方法的 AI 系统,可生成假设、设计实验、运行实体实验室并迭代,速度与规模超人。文章将 2026 年类比为 1997 年 Deep Blue 击败国际象棋世界冠军、2016 年 AlphaGo 走出第 37 手之后,科学领域对应的时刻。
Edison Scientific 宣布与 NVIDIA 合作,将 NVIDIA NeMo 和 Nemotron 技术栈用于其 AI 科学家 Kosmos 的训练与开发。
入选理由Edison Scientific 与 NVIDIA 的合作细节和 BBH 基准,可供开发科研智能体的团队参考其训练与评测路径。
Edison Analysis Agent 自主复现了 Gordon et al. 近期发表于 Nature 的自闭症谱系障碍研究:从 GEO 拉取 464 个样本、70 个患者来源 hiPSC 系、9 种 ASD 相关基因型在 day 25/50/75/100 四个发育阶段的 bulk RNA-seq 数据,重建了基因型驱动的聚类结构并复现早期差异表达峰值。
Latent Space 上线 AI for Science 专栏,由 Melissa Du 提出分类框架,把 AI 科研模型分为擅长推理与文献综合的"科学家"(LLM)和直接从数据学习物理动态的"模拟器"(领域模型)。
PubTech Radar 第 39 期汇总了科研出版与 AI 领域的近期动态,包括 Clarivate 第三季度财报电话会中对 agentic AI 工具及原生 AI 工具 Alma Specto 的强调,以及 Crossref DOI 注册实践中科学出版创新的意见征集。
英国高级研究与发明局(ARIA)启动 AI 科学家资助计划,拟资助 5-6 家已拥有可运行 AI 科学家系统的机构,在九个月内解决真实科研问题。每个提案须包含一个团队确信能解决的问题和一个预期会遇挫的问题,以检验自主系统在假设生成、实验设计、自动化实验室执行与失败迭代上的实际能力边界。
Biomni 发布 0.0.8 版本,集成 PyLabRobot,新增临床数据库等功能,并加入 GPT-5 mini 支持。该版本还新增 State 与 Transcripformer 嵌入工具,修复 query_reactome() 以适配 2025 年 Reactome API 端点,并避免 Google Scholar 检索阻塞。