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官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
推荐理由：想了解AI for science卡在哪？这篇讲MegaRobo十年押注，给机器重建实验室，闭环系统已进制药。
AI for Science
共 14 条相关 AI 资讯
8月6日
16:38
AI生成的科研假设已跑赢AI验证实验的速度。MegaRobo押注十年，将实验室工具从为人类设计改为为机器设计。该公司向制药行业交付感知-构想-执行闭环系统。这套系统试图打通假设生成与实验验证之间的基础设施断层。
03:08
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elvis@omarsar0
elvis@omarsar0推荐理由：Jeff 晒了份 pitch deck，说要靠 AI 自动跑实验，先搞 ML 研究，之后再覆盖科学和工程问题。dair_ai 也在做类似的事。
7月29日
00:57
00:57elvis@omarsar0
elvis@omarsar0推荐理由：如果你在实验室或深科技创业，想学怎么用智能体自动化科研流程，这个4周 fellowship 是绝佳机会，比单纯读论文实用得多。
7月22日
04:43
04:43
官方账号Allen AI (Ai2)@allen_ai
官方账号Allen AI (Ai2)@allen_ai精选
推荐理由：Allen AI 给 Asta 加了两个实用功能：一键把 AutoDiscovery 的结果扔进数据分析，论文搜不到还会自己重搜。搞科研的可以试试。
7月21日
11:52
11:52IT之家（博客/媒体）
推荐理由：CuspAI拉来NVIDIA、Meta、三星等巨头合建材料AI生态，用MIRA平台加速新材料发现，想解决半导体和能源的材料瓶颈，挺有看头。
02:25
02:25
官方账号Anthropic@AnthropicAI
官方账号Anthropic@AnthropicAI推荐理由：Anthropic给罕见病研究发钱，最高5万美元Claude额度，搞科研的可以冲。
7月16日
23:15
23:15官方账号Latent Space (swyx)（博客/媒体）
推荐理由：Lila 说实验室该像数据中心，用机器人自动跑实验生成训练数据，和传统人工操作很不一样，挺有意思。
7月3日
11:30
11:30IT之家（博客/媒体）
72°
推荐理由：达摩院搞了个AI智能体，从240万晶体里筛出6.8万候选，还实战验证了4种超导新材料，比传统SuperCon数据库效率高太多，搞材料的人可以白嫖数据。
10:26
10:26
berryxia@berryxia
berryxia@berryxia推荐理由：字节开源了PAR蛋白生成模型，有400M和60M参数，Apache 2.0协议，支持多尺度结构生成，做生物计算的可以试试。
6月24日
12:05
12:05
官方账号arXiv cs.AI@Zidu Liu, Florian Marquardt
推荐理由：这篇论文用GPT-5.4-mini和GPT-5.4-nano两种轻量模型就找到了新的量子LDPC码，方法很巧妙。
6月9日
11:32
11:32
官方账号arXiv cs.LG@Siyu Lou, Hao Xu, Wenguan Wang, Lu Lu, Hao Sun, Yang Liu, Linfeng Zhang, Dongxiao Zhang, Yuntian Chen
精选
推荐理由：这篇综述为做物理建模或AI for Science的研究者提供了一个清晰的领域地图和思考框架，看完能快速理解不同方法适合解决什么问题，建议点开看看。
5月21日
08:00
08:00
Thomas Wolf@Thom_Wolf
Thomas Wolf@Thom_Wolf精选
推荐理由：做科研的 AI 用户终于有了专门评估 AI 辅助科研能力的基准——T-Bench Science 直接面向真实工作流，科学家可以贡献自己的流程来推动模型进步，值得关注和参与。
02:07
02:07
官方账号Google AI@GoogleAI
官方账号Google AI@GoogleAI精选
推荐理由：给科学家用的Gemini来了
5月16日
22:24
22:24
Y Combinator@ycombinator
推荐理由：做 AI 训练数据或科学计算的团队，终于有了一个能保证数据正确性的方案——PerfectBit 用物理模拟器验证数据，比人工标注靠谱太多，做机器人或科学 AI 的开发者值得关注。