科研 Agent 真正进入实验室,最缺的可能是一套能把论文、代码、数据和研究决策串起来的工作台。
上海人工智能实验室这篇论文提出 SciForge,一个面向科研流程的 AI 原生环境。
它会把论文、数据、代码、模型参数和人工决策连接到同一张 Evidence DAG 上,让研究过程能够持续保存,也方便后续追踪和复查。
研究者主要负责判断和审批,文献搜索、数据分析、绘图、实验执行和写作则交给后台 Agent 与工作流。
论文展示了基因发现、蛋白质设计、分子优化和论文复现等 8 个案例,其中一个长期任务经历了 132 个阶段,留下 199 次以上 Git 提交。
这项工作把科研 Agent 从单次任务工具,推进成了一个能够维护长期研究现场的系统。
科研自动化越深入,证据链和可复查性就越重要。
真正进入科研流程的 Agent,需要把做过什么、结论从哪里来,一起留下来。
📎 arxiv:
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极致创意!
由于日本犯罪率急剧下降,日本奈良将一旧监狱改为豪华酒店,单日房价14.7万日元起,约合人民币6185,该酒店于2026年6月25日正式开业,共48间房,均由多间单人牢房改造而成,位于监狱中央的中央警卫室,可俯瞰呈放射状排列的房间全景,牢房变客房,纯狱风!
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一行命令,把AI变成你的专属科研科学家!
科研人福音来了!这个GitHub神器直接给AI装上133个专业科研技能,生信、药物发现、临床、多组学全覆盖,效率直接起飞。
它到底有多强?
1、133个开箱即用技能,覆盖生物/化学/医学/材料全领域
2、一键直连100+权威数据库(PubChem、ChEMBL、UniProt、ClinicalTrials…)
3、内置70+顶级Python工具链(RDKit、Scanpy、PyTorch、scikit-learn等)
4、完美兼容Cursor / Claude / Codex,自动发现+自动调用
10秒极速上手:
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills
真实能干的事:
1、药物发现:靶点筛选 → 分子对接 → ADMET → 一键报告
2、单细胞:质控 → 分群 → 差异分析 → 调控网络 → 靶点挖掘全流程
3、临床:VCF注释 → 致病解读 → 药物推荐 → 临床试验匹配
4、多组学:转录+蛋白+代谢联合分析建模
安全提醒:按需安装,先看SKILL.md,本地可跑安全扫描。
以前配置环境、查数据库、写代码要好几天,现在全交给AI,几分钟出结果,论文速度直接拉满。
GitHub直达👇
(已22k+ stars,强烈建议star后试用)
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從另一角度看,Terafab 找 Intel 的關鍵也是因為沒其他選擇。台積電未來數年產能已被高毛利訂單填滿,Samsung 則可持續享受記憶體超級週期的超額報酬,兩者的能見度都到 2028–2030 年,沒理由為了不確定性高的 Terafab 重置資源。
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