AI for Science：科研发现周期从年缩短到天

2026年世界人工智能大会上，一个反复出现的主题是 AI for Science——AI不再只是写代码、画图的工具，它正在成为科学发现的新引擎。

磐石2.0：一个模型覆盖8大学科

中科院发布的磐石·科学基础大模型 2.0（ScienceOne Omni）是这次大会的明星。它的三层架构——"科学数据统一编码→世界知识对齐→领域任务解码"——让一个模型就能完成数学、物理、材料、天文等8大学科的跨学科科研工作。

具体来说，它基于全球 1.7 亿篇科技文献训练，集成了 8000 余个科研工具。文献调研从数周压缩到 20 分钟，报告制作效率提升 5-10 倍。

大脑的秘密：悟界·Brainμ1.0

另一个亮点是智源研究院的"悟界·Brainμ1.0"——全球首个多模态神经科学大模型。它将脑电波、钙成像、神经探针等异构信号统一编码，使原本互不相通的神经信号能在同一框架下实现对齐与理解。

更震撼的是其研究发现：记忆可以反向调控睡眠——正向记忆优化睡眠质量，负向记忆加剧睡眠碎片化。这为抑郁症、焦虑症等睡眠障碍的干预提供了全新思路，也已发表在《Science》上。

AI for Science 的加速效应让人想起爱因斯坦那句"想象力比知识更重要"——但今天，我们也许可以加上一句：算力正在解放想象力。

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