AI 科学家与自动化科研 最新动态

入选理由：原文说明了连接器覆盖的仪器范围、安全限制和全部连接器尚未在真实硬件上验证的状态，研究者可据此判断能否接入自己的实验台。

入选理由：AI 闭环实验室在数月内找到被领域视为死路的钯基 OER 催化剂，研究者可据此判断自动化实验平台在材料发现中的实际位置。

入选理由：这条内容显示出版商内容开始以订阅方式接入 AI 科学家工作流，学术服务从业者可据此观察文献授权的新形态。

入选理由：论文给出 AI 研究智能体改写自身代码并迁移到未见任务的实测流程，研究者可据此判断自主科研代理的自我改进边界。

入选理由：联合国系统与 Google 把分散的全球统计数据整合为可自然语言检索的知识图谱，研究者可据此判断跨机构数据获取方式的变化。

入选理由：Elicit 把个人文献库升级为团队共享证据库，研究者可据此判断团队文献管理方式是否需要调整。

入选理由：NSF 在 15 亿美元 X-Labs 计划中新增 AI for Physical Systems 等方向，研究者可据此判断跨学科大团队资助的申请窗口。

入选理由：上海AI实验室把科学多模态模型、物理世界模型与端砚平台串成从假设到实验的闭环，研究者可据此判断哪些科研环节能交给AI。

入选理由：材料给出自建 XRD 评测集与专家标注的一致性数据，研究者可据此判断实验室自训模型能否接手耗时的物相分析。

入选理由：用可重置的 LLM 研究智能体替代人类研究社区做对照实验，为基准刷分为何没有普遍过拟合给出可检验的解释。

入选理由：两篇 Nature Genetics 论文显示，AI 预测的跨细胞状态联合用药在小鼠模型中把 DMG 生存期提高一倍，团队正筹建临床试验。

入选理由：Elicit 把证据综合扩展到跨文献、试验、专利与内部数据的决策支持，并公开了自建基准的评测口径，研究者可据此判断它能否用于高风险的研发决策场景。

入选理由：LILA 公布入选美国能源部 Genesis Mission 的三个灯塔项目，研究者可据此了解 AI 自主实验平台与国家实验室合作的具体方向。

入选理由：研究者可看到 AI 如何从全基因组 CRISPR 筛选中筛出文献未关注的靶点，并据此设计局部外用候选药物。

入选理由：Lila Sciences 与 NVIDIA 合作把 BioNeMo 智能体工具包接入自动化实验室，研究者可了解智能体闭环做实验的现有做法。

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。

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。