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科研也完了，AI暴虐170位人类专家！Nature子刊：大模型精准预测研究结果，准确率高达81%

在现代化工具的帮助下，科研人员的群体规模、效率都有显著提升，发表科学文献的数量几乎是呈指数级增长，而人类的阅读效率却几乎没有提升，新入行的研究人员一下子就要面对过去数十年的研究成果。

为了更快地掌握行业动态，研究者往往会考虑优先阅读那些更知名的、影响力更大的论文，从而会忽视掉很多潜在的、具有颠覆性的发现。

真实科研水平集体不及格！全新基准SFE给主流多模态LLM来了波暴击

当前，驱动科学研究的人工智能（AI for Science，AI4S）在单点取得了可观的进展，实现了工具层面的革新，然而要成为「革命的工具」，需要采用「通专融合 AGI」方式。大模型的突破性能力逐步改变科学研究的模式，而大模型在科学领域的深度应用亟需科学的评测支撑。

现有科学评测面临着两大痛点：现有测试多聚焦知识记忆，而真实科研需要从原始科学数据感知到复杂推理的全链条能力；天文、地球、生命和材料等领域存在大量未开发的多模态数据分析需求。