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标签:科研自动化×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
13:07
13:07Aran Komatsuzaki (论文推介)@arankomatsuzaki
精选73°
一位研究者分享了使用 Codex 处理开放数学/物理问题的经验,发现并行智能体在需要大量顺序推理的问题上效果有限。真正的超人类能力体现在速度、知识量和可复制性上,而非瞬间解决难题。前沿物理问题比老旧的数学问题更容易被智能体处理,但研究品味仍是瓶颈。智能体擅长在给定方向后推进,但选择问题和判断方向仍需人类。
AI产品Codex科研自动化智能体数学推理物理研究

推荐理由:做科研自动化的开发者会看到智能体在数学/物理问题上的真实表现——不是万能 oracle,而是高效的科研劳动力,值得了解其能力边界。
原文
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月20日
03:35
03:35Google DeepMind@GoogleDeepMind
72°
Google DeepMind 发布了基于 Co-Scientist 的假设生成系统,旨在帮助研究人员针对开放挑战进行头脑风暴和评估新想法。该系统采用多智能体“想法锦标赛”机制,通过生成、辩论和评估假设,展示哪些方案可行、哪些不可行及其原因。这为科研自动化提供了新工具,有望加速科学发现过程。目前该系统已在 Twitter 上展示,获得初步关注。
AI产品假设生成多智能体科研自动化Google DeepMindCo-Scientist

推荐理由:科研团队和学术研究者终于有了 AI 驱动的假设生成助手——Co-Scientist 通过多智能体辩论帮你筛选可行方向,做前沿探索的可以直接试试这个思路。
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