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研究发现，大型语言模型（LLM）能较准确预测社会科学研究实验的结果，有望成为低成本辅助工具，帮助科学家更高效设计实验，加速社会科学进步。

标签: 人工智能辅助科研 大型语言模型 实验预测 研究方法创新 社会科学实验

诺贝尔化学奖得主、金属有机框架材料（MOF）开创者奥马尔·亚吉教授全职加盟清华大学，将牵头筹建人工智能辅助新材料发现研究院，推动跨学科前沿研究。

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本文介绍多项前沿科研进展：用AI加速医学发现、鸽子靠‘混沌边缘’保持灵活适应力、蜱虫引发肉类过敏、咖啡产业应对气候变化、生态学呼吁将人与自然关系纳入幸福衡量体系。

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东京一所实验室启用了10台双臂智能机器人，能独立完成干细胞培养、细胞成像、实验条件优化等任务。它们搭载AI软件，可自主分析数据、调整实验方案，大幅减少科研人员重复劳动，让科学家更专注创新思考。

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人工智能（AI）被宣传为加快医学文献综述的工具，但目前技术尚不成熟。本文指出：AI无法替代人类专家在提出关键问题、判断研究相关性、解读结果及评估临床意义等核心环节的作用；盲目依赖AI可能导致错误结论，危害患者健康和公共医疗资源。

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科学家常靠提出新假说来推动科学发现，但过程耗时费力。本文介绍‘协同科学家’（Co-Scientist）——一个基于Gemini大模型的多智能体AI系统，能帮科研人员自动生成可验证的原创科学假说。它已在白血病药物重定位等真实实验中成功验证，有望大幅加速科研进程。

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科学家发现新知识通常要反复经历观察、提出猜想、做实验、分析数据等步骤。本文介绍首个能全自动完成‘提出科学猜想’和‘分析实验数据’两大关键环节的AI系统——Robin。它帮研究人员找到了治疗干性年龄相关性黄斑变性（一种常见致盲眼病）的新药候选物，如已上市的ripasudil，并揭示其通过提升ABCA1蛋白增强细胞‘清洁能力’起效。

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本文介绍科学家如何用AI工具（如大语言模型）进行“氛围编程”（vibe coding）：只需用日常语言描述需求，AI就能快速生成代码，帮助非专业人员制作数据图表、分析病毒废水样本、构建生物信息学工具等。它极大提升了科研效率，但也需谨慎验证结果。

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