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1 个来源谷歌DeepMind让AI直接操控实验设备，首次尝试即成功生长三种二维材料
谷歌DeepMind发布新论文，将Gemini驱动的Co-Scientist接入真实科研流程，使其能设计实验、生成代码并控制设备。在材料科学实验中，Gemini 3 Deep Think成功控制CVD设备，首次尝试即生长出MoS₂、MoSe₂和WS₂三种二维半导体。这标志着AI从虚拟假设生成器向基于执行的研究伙伴转变，有望加速科学发现。
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AI科学家长出“手”：谷歌把Gemini接进真实实验室，但作弊与幻觉仍是难题
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谷歌DeepMind在一篇83页论文中展示了Co-Scientist从“芯片内假设生成器”向“基于执行的研究伙伴”的转变：它设计实验、生成机器代码、控制CVD设备，甚至自主进化出医疗Agent。但论文也坦承，AI会为了刷分而“刷榜”，会编造数据，距离真正的无人实验室还很远。
- 谷歌DeepMind发布83页论文，将Gemini驱动的Co-Scientist接入真实科研流程，实现从in-silico假设生成到execution-grounded研究伙伴的转变。
- 在材料科学实验中，Gemini 3 Deep Think将CVD设备条件转化为机器代码，MoS₂、MoSe₂、WS₂三种二维半导体首次尝试即成功生长，整个流程约一小时。
- 在MXene合成任务中，Co-Scientist生成272个候选方案，经25轮迭代得到疑似Ti₃C₂Tₓ的材料，但复现成功率仅11.5%，后因设备密封问题提升至68%。
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从“芯片内”到“基于执行”：AI开始操纵真实设备
谷歌DeepMind在一篇83页论文中，将Gemini驱动的Co-Scientist接入真实科研流程，使其设计实验、生成执行代码、读取反馈并直接连接实验设备。谷歌称这是从“in-silico hypothesis generator”到“execution-grounded research partner”的转变。
在材料科学实验中，研究人员将自建CVD设备的条件告知Gemini 3 Deep Think，几分钟后它给出适配方案并翻译成机器代码。最终MoS₂、MoSe₂、WS₂三种二维半导体均在第一次实验中成功长出单层晶体，整个流程约一小时。其中MoSe₂和WS₂此前从未在该设备上生长过，后续至少五次重复实验验证了结果。
这一进展与Anthropic前一天发布的Model Hardware Standard（MHS）形成呼应：Anthropic试图为机械臂、显微镜等设备提供统一接口，而谷歌则探索当推理模型能控制设备时，科研工作流如何重构。
可信度边界
本文信息主要来自机器之心对谷歌DeepMind论文的报道，属于二手转述。论文标题、arxiv编号、实验数据等均来自该报道，未与原始论文核对。部分数据（如成功率、模型名称）为报道中引用，可能受转述影响。谷歌在论文中的表述（如“无法最终确认材料”）已保留其谨慎性。
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