2026 年 5 月19 日，《Nature》杂志同日发表了两项来自科技巨头的突破性研究，共同宣告了一个新时代的到来。这两篇论文分别介绍了来自谷歌 DeepMind 的「Co-Scientist」和来自 FutureHouse ...

每一项伟大的科学突破，都始于一个具有变革性的想法。 科学发现的火花，依赖于研究者将分散事实联系起来，并提出正确可验证假设的能力。然而，在信息爆炸与科学问题日益复杂的时代，寻找这些“草堆里的针”般的关键想法，已经成为科研进展的重要瓶颈。 AI能够通过充当突破性科学假设生成与优化过程中的专属伙伴，大幅加速科学突破的步伐。 今天，Deepmind在Nature发表了最新的Co-Scientist研究成果 ...

在今年Google I/O开发者大会上，谷歌正式推出Gemini for Science，将大模型能力深度落地于前沿科研场景。不同于通用AI的问答、总结、文案辅助功能，这套专属科学工具体系，瞄准科研全流程痛点，可系统性协助科研人员完成文献梳理、研究假设推演、数据分析建模、专业数据库调用、实验方案优化等核心工作。 其中，最受生命科学领域关注的核心突破，是Google DeepMind打造的Co‑Sc ...

编辑：李宝珠转载请联系本公众号获得授权，并标明来源Google 发布「Gemini for Science」计划，首次系统性地将 Gemini、AlphaEvolve、NotebookLM、Co-Scientist 等能力整合为一套面向科研场景的 AI 工作流。过去两年，人们已经习惯于用大模型写代码、做搜索、生成内容。但在 Google 看来，这些还只是 AI ...

Google把科学研究的三个核心瓶颈：假设生成、计算发现、文献洞察拆解为三个可由AI深度辅助的模块，并同日发表两篇Nature论文，为假设生成和计算发现两大环节提供支撑。 5月19日，在Google I/O的窗口期，Nature同日上线两篇论文。

中新网 北京5月20日电 (记者 孙自法)国际学术期刊《自然》最新同步在线发表两篇人工智能 (AI)研究论文，呈现了研发出的两个人工智能系统，能够协助研究人员在科学研究中提出假设、设计实验和分析数据等多个环节。 据介绍，科学发现依赖于不断提出新假设、实验验证和数据分析的循环过程。随着科学主题日益复杂且相互交织，研究人员不仅需要深厚的专业知识，还需具备跨学科的广博知识。虽然AI已被证明能加快研究过程 ...

AI科学家，再次震撼来袭！ 今天凌晨，Google DeepMind 正式推出Co-Scientist——基于 Gemini 的多智能体 AI 科研助手，用于加速生命科学等领域的科学假设生成与验证。 相关成果已经发表于《Nature》。 Co-Scientist能够自主生成假设、验证、完善结果等全科研流程，还能接入数据库（ChEMBL和蛋白质数据库UniProt）、AlphaFold等外部AI工具 ...

过去一年，AI Scientist从只会乖巧答题的大模型做题家，快速进化为自动化科研助手（Auto research）：它可以自己提假设、查文献、写代码、跑实验、分析结果，甚至连论文都帮你写好。但从demo到应用，AI scientist领域正面临一个亟待解答的问题：AI做科研的时代已来 ...

CHENGDU, Apr 30 (China Economic Net) - When the 2026 IEEE 21st International Conference on Nano/Micro Engineered and Molecular Systems (IEEE NEMS 2026) brought together nearly 1,000 experts from ...