AI 终于可以当「第一作者」了。斯坦福大学近日宣布，将于 2025 年举办一个史无前例的学术会议 —— 科学 AI 智能体开放会议（Agents4Science 2025），全称 Open Conference of AI Agents for Science。 它的投稿要求堪称颠覆：第一作者必须是 AI。
7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
当前，驱动科学研究的人工智能（AI for Science，AI4S）在单点取得了可观的进展，实现了工具层面的革新，然而要成为「革命的工具」，需要采用「通专融合 AGI」方式。
大数据已经能闻出AI味儿了！最近，一份席卷生物医学圈的报告发出警告：如果你论文里高频出现delves、underscores等454个特定词汇，就要小心了——这很可能就是AI留下的「指纹」。
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。
