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Open-Science 实战:从个人 Bot 到科研 Agent

作者使用 AIPOCH Open-Science 科研工作台,基于 HHMI Janelia 与 Google Research 开放的果蝇中枢神经系统连接组数据(16.7 万神经元、0.12B 突触),尝试训练生物大脑模型解三阶魔方。文章详述了搭建实验环境、定义信号传递规则、设计输入输出(324 个颜色开关与 93 个前腿运动神经元)、多卡并行训练的全过程。单步动作准确率从 6.39% 提升至 64.86%,结合 Beam Search 后未见状态还原率大幅提高。作者展示了从找论文、追数据、训练到评测的完整科研流程均在 Open-Science 中完成,倡导 Vibe Research 时代的到来。

技术 › Agent 实践哥 Li 2026-10-1612.3 KB 99.3K 108 85

AI for Science 详细介绍(中):资本与格局

本文从资本视角审视 AI for Science(AI4S)赛道。文章指出,2025-2026 年 AI 融资呈现极度集中的哑铃型结构,AI4S 虽处热潮,但门槛已变高。资本涌入的核心逻辑是“互联网文本数据耗尽”,科学实验被视为下一个高质量数据金矿。文中分析了 Periodic Labs 等头部玩家的融资情况,区分了造神型、IP 授权型及卖铲子型等不同商业模式,并指出该领域核心玩家多为近三年成立的初创公司,赛道格局未定,仍有入场机会。

技术 › LLM snowboat 2026-07-0937.6 KB 12.3K 51