一篇論文改寫AI科研評價規則！中國公司拿出實踐數據，雙榜第一
中國公司拿出實踐數據，雙榜第一 AI for Science（AI4S）賽道正迎來一批重量級玩家，但評價一套AI科研系統的優劣，究竟該看什麼指標？近日，中國企業深度原理（Deep Principle）以一篇論文提出新的評價框架，並在實際測試中拿下雙榜第一，引發關注。這家成立於2024年的中國公司，是全球最早押注AI自主科研方向的公司之一。其研究成果以「Discovery Loop」為核心，強調AI科學家不該只是輔助工具，而是要能自主跑完「假設→設計實驗→執行驗證→迭代優化」的完整科研循環。在這次測試中，深度原理的系統在兩項關鍵榜單上均位居首位，顯示其方法論在真實科研場景中具有可操作的優勢。
今年以來，OpenAI、Anthropic、英偉達相繼宣布投入AI4S方向，目標高度一致：打造能獨立完成科研閉環的AI科學家，而非僅是提供文獻整理或數據分析的輔助軟體。這批跨界玩家的湧入，讓原本就備受關注的AI自主科研賽道更加火熱。業界普遍認為，這條賽道背後是一片廣闊的「金礦」。從藥物發現到材料設計，從化學合成到物理模擬，能真正跑通科研循環的AI系統，將有機會改寫科學研究的效率與邊界。
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