AI 驱动材料革命：从被动发现到主动设计
传统材料研发往往是一场漫长的试错马拉松——爱迪生曾尝试上千种灯丝材质，锂电池从概念走向商用也耗费了约二十年光阴。然而近两年，人工智能正将这场长跑转变为百米冲刺。一组数据足以说明变革的深度：Google DeepMind 推出的 GNoME 系统一次性预测出 220 万种新型晶体结构，其中 38 万种被确认为稳定状态。在此前，人类科学史上累计发现并确认的稳定晶体总数仅约 4.8 万种。AI 技术将已知稳定材料的版图扩展了近十倍。这并非"未来已来"的空洞口号——这是 2023 至 2026 年
AI独立研究超越人类？别急着下结论
华子上网 | 快评AI独立开展科学研究，竟然超越了人类的表现。没错，你没看错。Prime Intellect 让 Claude Code 和 Codex 在 nanoGPT 优化赛道上实现完全自主运行——全程无人类介入、无人工干预，两个智能体自行开展实验、调整参数、探索优化路径——最终 Claude Code 达到 2930 步，超越了 2990 步的人类基准。等一下，读一遍这句话。AI 的研究成果，超越了人类设定的 benchmark。但事情没这么简单。如果你只看标题，你会以为 AI 已经成为科学家了，