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5 篇内容

公开资料画像深研2026/08/31系列 03

Graphormer 把图结构编码做成可迁移的分子建模工具；它打开了科学基础模型的算法层，也提醒我们基准领先不等于科学发现。

报告深研2026/08/20

提出一套可审计的 AI Scientist 验证框架，把问题价值、证据接地、计算测试、物理实验、独立复现和责任归属分开检查。

访谈精读对话2026/08/20

精读 Stanford HAI 关于 AI for Science 的公开讨论：当系统可以大量生成假设，问题价值、实验验证、数据偏差与共同体判断反而成为稀缺环节。

访谈精读对话2026/08/19

精读一场 Microsoft Research 公开访谈：AI4S 的分界点不在模型是否懂科学术语，而在它是否改变了建模、模拟、设计与验证。

备忘深研2026/08/19

AI for Science 不只是模型能力的竞赛，更是科学问题、工程系统、产业需求和新组织方式重新连接的过程。