Google的AI共同科学家通过高级“测试时间缩放”技术增强了研究
周三,Google宣布对其Gemini 2.0大型语言模型进行了一次激动人心的更新,将其转变为一个能够生成全新科学假设的AI共同科学家,相较于传统的人类主导研究团队,其生成速度极快。这一创新工具旨在协助科学家,通过与人类协同工作,加速发现过程,成为一个有用的合作者。
Google宣称AI共同科学家是AI辅助技术的重要进步,承诺将彻底改变科学研究的方式。该系统设计为与人类“在回路中”共同使用,确保AI从文献综述到假设形成的操作都受到人类输入的指导。
在一个大胆的举措中,Google的研究人员与伦敦帝国理工学院的一个团队共同发表了一篇技术论文,双方探讨了细菌如何演化为新病原体的同一假设。AI共同科学家在仅仅两天内生成了其假设,与人类研究人员长达十年的努力形成鲜明对比。
假设生成机器
Google将AI共同科学家描述为一个“假设生成机器”,它利用多个专业化代理。一旦科学家以自然语言输入研究目标,系统即开始运作,生成假设、研究综述和实验方案。涉及的代理包括生成、反思、排序、演化、接近度和元审查,所有这些代理协同工作,拓展科学探究的边界。



该系统不仅限于审查现有文献;它旨在发现原创知识,并针对特定目标形成新颖的研究假设。
超强测试时扩展
Gemini 2.0的改编以创建AI共同科学家在很大程度上依赖于“测试时扩展”,这是一种技术,其中AI代理使用越来越多的计算能力来迭代优化其输出。这种方法已在其他推理模型如OpenAI的o1和DeepSeek AI中显著使用,但Google的应用将其提升到一个新的水平。
在他们的技术论文中,包括Juraj Gottweis在内的Google研究人员强调,他们的工作建立在DeepSeek的R1模型开创的进步之上。他们提出通过科学方法衍生的归纳偏差进行显著的测试时计算扩展,创建了一个用于科学推理和假设生成的多代理框架。
AI共同科学家通过API访问外部资源并与网络搜索引擎和专业AI模型等工具交互。该系统的一个关键特性是“锦标赛”概念,其中假设使用Elo分数进行比较和排序,类似于国际象棋和体育中的评分。排序代理负责组织这些锦标赛,促进模拟的科学辩论,以评估和优先级排序假设。
超越模型和无辅助的人类专家
根据十五位人类专家的评论,AI共同科学家的性能随着其在形成和评估假设上花费的时间增加而提高。随着系统投入更多计算努力,其结果质量超过了未适应的模型如Gemini 2.0和OpenAI的o1,以及无辅助的人类专家。

这些专家指出,AI共同科学家的输出显示出更高的创新性和影响力潜力,通常优于其他模型。虽然AI共同科学家使用的具体计算资源未公开,但Google表示,如DeepSeek R1模型所示,计算能力的成本降低,可能很快使这类AI系统广泛适用于研究实验室。
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评论 (27)
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JimmyRamirez
2025-08-09 09:00:59
This AI co-scientist sounds like a game-changer! Generating hypotheses in no time? I wonder how it stacks up against human researchers in creativity. Exciting stuff! 🚀
0
JustinMitchell
2025-07-31 19:35:39
This AI co-scientist sounds like a game-changer! Generating hypotheses in a flash? I wonder how it stacks up against human researchers in creativity. Exciting times! 🚀
0
WillieHernández
2025-04-22 10:50:08
GoogleのAI共同研究者は驚異的です!🤯 超スマートなラボパートナーを持っているようなもので、すぐに革新的な仮説を出してくれます。研究に革命をもたらすツールですが、もう少しユーザーフレンドリーだといいなと思います。それでも、可能性の境界を押し広げています!🚀
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ChristopherAllen
2025-04-21 23:53:07
El AI Co-Scientist de Google es impresionante! 🤯 Es como tener un compañero de laboratorio superinteligente que genera hipótesis innovadoras en un abrir y cerrar de ojos. Es un cambio de juego para la investigación, aunque desearía que fuera un poco más fácil de usar. Aún así, está empujando los límites de lo posible! 🚀
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PatrickMartinez
2025-04-20 22:45:47
O co-cientista de IA do Google é de tirar o fôlego! 🚀 É como ter um parceiro de laboratório superinteligente que vem com novas ideias mais rápido do que eu posso dizer 'hipótese'. O único ponto negativo? Me faz sentir um pouco preguiçoso. Talvez eu deva usá-lo mais para impulsionar minha própria pesquisa!
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LawrenceGarcía
2025-04-19 18:15:24
Google's AI Co-Scientist is mind-blowing! 🤯 It's like having a super-smart lab partner that comes up with wild hypotheses in no time. It's a game-changer for research, though I wish it was a bit more user-friendly. Still, it's pushing the boundaries of what's possible! 🚀
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在一个大胆的举措中,Google的研究人员与伦敦帝国理工学院的一个团队共同发表了一篇技术论文,双方探讨了细菌如何演化为新病原体的同一假设。AI共同科学家在仅仅两天内生成了其假设,与人类研究人员长达十年的努力形成鲜明对比。
假设生成机器
Google将AI共同科学家描述为一个“假设生成机器”,它利用多个专业化代理。一旦科学家以自然语言输入研究目标,系统即开始运作,生成假设、研究综述和实验方案。涉及的代理包括生成、反思、排序、演化、接近度和元审查,所有这些代理协同工作,拓展科学探究的边界。
该系统不仅限于审查现有文献;它旨在发现原创知识,并针对特定目标形成新颖的研究假设。
超强测试时扩展
Gemini 2.0的改编以创建AI共同科学家在很大程度上依赖于“测试时扩展”,这是一种技术,其中AI代理使用越来越多的计算能力来迭代优化其输出。这种方法已在其他推理模型如OpenAI的o1和DeepSeek AI中显著使用,但Google的应用将其提升到一个新的水平。
在他们的技术论文中,包括Juraj Gottweis在内的Google研究人员强调,他们的工作建立在DeepSeek的R1模型开创的进步之上。他们提出通过科学方法衍生的归纳偏差进行显著的测试时计算扩展,创建了一个用于科学推理和假设生成的多代理框架。
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This AI co-scientist sounds like a game-changer! Generating hypotheses in no time? I wonder how it stacks up against human researchers in creativity. Exciting stuff! 🚀




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GoogleのAI共同研究者は驚異的です!🤯 超スマートなラボパートナーを持っているようなもので、すぐに革新的な仮説を出してくれます。研究に革命をもたらすツールですが、もう少しユーザーフレンドリーだといいなと思います。それでも、可能性の境界を押し広げています!🚀




El AI Co-Scientist de Google es impresionante! 🤯 Es como tener un compañero de laboratorio superinteligente que genera hipótesis innovadoras en un abrir y cerrar de ojos. Es un cambio de juego para la investigación, aunque desearía que fuera un poco más fácil de usar. Aún así, está empujando los límites de lo posible! 🚀




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Google's AI Co-Scientist is mind-blowing! 🤯 It's like having a super-smart lab partner that comes up with wild hypotheses in no time. It's a game-changer for research, though I wish it was a bit more user-friendly. Still, it's pushing the boundaries of what's possible! 🚀












