#AI辅助科研

上交大ARIS框架：让科研Agent靠谱自动做研究

上海交通大学发布ARIS框架，实现从文献调研到审稿响应的科研全流程自动化。通过自我审查循环、评分门槛和人工干预机制，解决AI科研Agent长时间运行易跑偏的可靠性问题，已有论文被学术会议接受。

腾讯Hy3智能体助力破解50年数学难题：AI参与数论证明新范式

腾讯Hyra研究智能体与Hy3模型深度参与解决困扰数论界近50年的"和集与差集"最优指数问题，在有限集合构造优化中发挥实质作用，标志着AI从计算工具向数学发现伙伴的转变。

OpenAI内部模型Astra曝光：数学领域十项进展引发AI圈热议

Reddit社区曝光OpenAI内部代号Astra模型，声称在数学与理论计算机科学领域取得十项进展。本文分析该传闻的可信度、AI数学推理能力的演进趋势，以及从解题到科研发现的跨越意义。

谷歌注资4000万美元AI代币助力美国能源部创世纪计划

谷歌宣布向美国能源部创世纪计划投入4000万美元AI代币和Google Cloud额度，通过Gemini等AI模型帮助实验室研究人员加速科学发现，目标十年内将科研速度提升一倍。

AI一小时破解50年数学难题：GPT-5.6攻克圈双覆盖猜想全解析

OpenAI新一代AI模型仅用不到一小时，自动生成圈双覆盖猜想完整证明，震动数学界。本文深度拆解其三层架构、64个子代理协同机制、三页纸证明的真实可靠性，以及这一突破对人类数学家的深远影响。

用Claude做约束优化研究：AI自动化科研的潜力与局限

探讨Claude等大语言模型如何参与约束优化研究，涵盖问题建模、代码生成、求解器调用全流程。分析LLM在自动化科研中的真实能力边界，以及人机协作模式的务实路径。

AI Agent驱动科研全链路：选题到成果发表的自动化实战指南

本文系统拆解如何用AI Agent串联科研全链路——从文献管理、数据分析、论文写作、科研绘图到成果传播，构建可复用的科研自动化工作流。涵盖NotebookLM、N8N、Ollama等核心工具实战配置，帮助研究者把AI从聊天工具升级为真正的科研合作者。

GPT-5.6三模型详解：Sol、Terra、Luna分层定位与能力对比

OpenAI发布GPT-5.6系列，旗舰Sol、平衡Terra、轻量Luna三模型同步亮相。本文深度解析三款模型的能力定位、适用场景、定价差异及多智能体Ultra架构，帮助开发者和企业用户快速做出AI选型决策。

Anthropic发起生命科学黑客松，10万美元赋能AI科研

GeneBench-Pro：基因组学AI评测基准，科研能力新标尺

GeneBench-Pro是专为基因组学与生命科学设计的AI评测基准，采用真实世界数据集，覆盖基因组学、生物学及科研全流程，填补专业领域AI评测空白，助力AI辅助科研落地。

Firecrawl重启免费+发布SOTA科研索引，AI科研代理迎来关键转折

Firecrawl宣布重新免费开放服务，并同步发布SOTA研究索引，为AI科研代理提供实时科学知识库。本文深度解析这两大动作对RAG系统、科研推理及AI辅助科学发现的深远影响。

上交大ARS框架：让AI自动做科研，关键是结论可信

上海交通大学提出ARS（Auto Research in Sleep）开源框架，解决AI自主科研中生成与审查同源、长时间无监督运行的可信度难题。已有论文通过ARS全流程完成并被学术会议接收，构建人机协作的可信科研新范式。

Codex实测：一段提示词47分钟生成完整算法论文

实测OpenAI Codex用一段提示词在47分钟内从零生成完整算法论文，包含代码、图表和LaTeX文稿。详解提示词工程设计、生成质量评估及AI辅助科研的实际投稿经验。

AI原生时代：如何应对不断移动的技术标杆

AI原生的定义正在不断变化，昨天的最佳实践今天可能已经过时。本文分析AI原生标杆持续移动的原因，并提供三个实用策略帮助开发者和团队建立持续适应能力，在快速迭代的AI时代保持竞争力。

Google Gemini for Science：AI赋能科研的实验性工具套件详解

Google正式发布Gemini for Science，一套面向科学研究人员的AI工具套件，涵盖假设探索、大规模验证、文献解读等核心科研环节，助力加速科学发现进程。

GPT 5.5 Image 2.0科研绘图实测：技术路线图与答辩PPT对比Gemini

实测GPT 5.5搭载Image 2.0在科研技术路线图绘制和毕业答辩PPT制作中的表现，对比Gemini Pro，分析Image 2.0的学科自适应能力、生成质量及实际科研应用价值。

Claude Code学术研究实战：3个Skills搭建论文工作流

详解如何用Claude Code搭建结构化论文工作流，包含材料分类、文献证据匹配、审稿人模拟检查三个核心Skills的设计与实测，附六条可复用的AI辅助科研实践原则。

陶哲轩：AI消除认知摩擦，让数学家敢于尝试更疯狂的想法

菲尔兹奖得主陶哲轩分享AI辅助数学研究的深刻体会：AI通过消除认知摩擦、降低试错成本，让数学家敢于探索更大胆的方向。他认为AI辅助科研已准备好进入主流，并倡导开放研究过程而非只展示结果。

AI科研全流程实战：从LLM选型到N8N自动化工作流搭建指南

深度解析AI驱动科研全流程方法论，涵盖LLM模型选型、Python数据分析自动化、Zotero文献管理、Overleaf论文写作、本地LLM部署及N8N自动化工作流搭建，助你从AI聊天升级为AI做科研。

ARS学术框架解析：35个AI Agent协作做科研的完整方案

深度解析ARS学术研究框架，35个AI Agent如何分工协作完成文献调研、论文写作和质量评审。涵盖十步研究流程、多层质量控制、学术诚信保障机制，成本仅需4-6美金。