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谷歌DeepMind的AI联合科学家现在能规划实验、操作实验室设备并撰写科学论文

谷歌DeepMind扩展了其AI联合科学家系统,使其从假设生成器转变为集成到实验室中的研究系统。该系统基于Gemini多智能体架构,已在材料合成和医疗AI架构开发等领域取得经过实验验证的成果。

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AI 合著者从假设生成器进化为实验室伙伴:闭环研究的新边界与未解难题

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Google DeepMind 的 Co-Scientist 系统已从单纯的假设生成器扩展为能规划实验、控制设备、撰写论文的闭环研究伙伴。尽管在三个学科中展示了潜力,但人类评估揭示的基准局限与高幻觉率问题依然突出。

  • Co-Scientist 现可规划实验、编写代码、控制实验室设备,并生成科学手稿,形成闭环研究流程。
  • 在材料科学、生物学和计算机科学三个领域进行了验证,其中计算机科学实验实现了全自主运行。
  • 可靠性模块将关键结果捏造率从 46% 降至 4%,但选择性报告和“方法-代码不符”问题仍存。
展开章节目录从假设生成到闭环研究:Co-Scientist 的能力跃迁

从假设生成到闭环研究:Co-Scientist 的能力跃迁

Google DeepMind 于 2026 年 8 月宣布扩展其多智能体系统 Co-Scientist,使其从最初的假设生成器转变为集成实验室的研究伙伴。据 Google 称,该系统基于当前 Gemini 模型,现在能够规划实验、编写代码、控制实验室设备,并生成科学手稿,形成一个闭环工作流程:从研究问题推导假设,创建实验计划或机器可读协议,分析结果,最后撰写论文。

这一扩展标志着从 2025 年 2 月首次发布(基于 Gemini 2.0)时的重大进步,当时系统在事实核查和文献综述方面存在不足。现在,验证模块会交叉检查文本中的数值声明与执行日志,以减少捏造结果。

系统在三个学科中进行了验证,自主性递增:材料科学中设计合成配方由人类执行,生物学中构建预测流程并接受专家反馈,计算机科学中则完全自主运行。

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可信度边界

本报道基于 THE DECODER 的二手报道,其信息源自 Google DeepMind 的官方声明及预印本论文(Schmidgall, Zhu et al. 2026)。所有具体数据(如捏造率、基准表现)均来自该报道,未经独立验证,应视为来源声明而非已确认事实。

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