推荐理由：AI 与科学交叉领域的从业者值得关注——Mark Chen 点出了当前 AI 应用在科研中的关键误区：不能只追求产出而忽视科学家的创造力。做 AI for Science 的团队可以反思自己的方法论。

推荐理由：做科学 AI 智能体的开发者可以直接用上这个开源工具包，提升 token 效率和科学推理能力，值得一试。

推荐理由：个人研究者终于能直接使用 DeepMind 的 AI 科学助手生成假设，做科研的可以试试这个工具来加速发现过程。

推荐理由：科研人员终于有了AI驱动的科学基础设施——Gemini for Science能帮你读论文、写代码、生成假设，让科学发现像软件一样迭代，做基础研究的团队值得立即关注。

推荐理由：科研人员终于有了一个能贯穿研究全流程的 AI 助手——从假设探索到文献解析，Gemini for Science 能帮你省下大量重复劳动，做实验设计或写论文的团队值得关注。

推荐理由：做流行病学或复杂系统建模的研究者终于有了能并行跑数千种代码变体的工具，测试新方法的时间从数月缩到数天，值得点开看看怎么用。