科學(xué)發(fā)現(xiàn)還是人類(lèi)專利嗎？

當(dāng)世界還在為 AI 在數(shù)學(xué)競(jìng)賽中達(dá)到金牌水平而驚嘆時(shí)，一項(xiàng)更加深遠(yuǎn)的突破正在悄然發(fā)生。與解決 IMO 題目這種封閉性問(wèn)題不同，真正的科學(xué)發(fā)現(xiàn)是一個(gè)開(kāi)放性的、長(zhǎng)期的認(rèn)知過(guò)程 —— 需要提出原創(chuàng)問(wèn)題、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案、觀察現(xiàn)象規(guī)律、形成科學(xué)假設(shè)，然后在不斷的試錯(cuò)和迭代中逼近真理。

這個(gè)過(guò)程的復(fù)雜度遠(yuǎn)超任何標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試，它要求的不是計(jì)算能力，而是真正的科學(xué)創(chuàng)新思維。

由創(chuàng)智學(xué)院領(lǐng)銜的研究團(tuán)隊(duì)今日發(fā)布的 AI 超智能系統(tǒng)首次證明，AI 已經(jīng)具備了進(jìn)行完整科學(xué)發(fā)現(xiàn)的能力 —— 該系統(tǒng)在完全自主的條件下發(fā)現(xiàn)了 106 個(gè)超越人類(lèi)設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中超越了如 Mamba2 和 Gated DeltaNet 等強(qiáng)大的基線模型），更恐怖的是，它初步驗(yàn)證了科學(xué)突破可以像訓(xùn)練模型一樣進(jìn)行工業(yè)化量產(chǎn)。標(biāo)志著我們正式跨入了長(zhǎng)期自主超智能（Long-Horizon Superintelligence）的新紀(jì)元，科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)入 Scaling Law 時(shí)代

從數(shù)學(xué)金牌到科學(xué)發(fā)現(xiàn)：

認(rèn)知復(fù)雜度的代際躍遷

近期 AI 領(lǐng)域最引人注目的成就之一是在數(shù)學(xué)競(jìng)賽中的突破表現(xiàn)。Google 等研究團(tuán)隊(duì)展示了 AI 系統(tǒng)在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）等競(jìng)賽中達(dá)到金牌選手水平的能力，這無(wú)疑是 AI 推理能力的重要里程碑。然而，解決數(shù)學(xué)競(jìng)賽題目與進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)，在認(rèn)知復(fù)雜度上存在著本質(zhì)差異。

數(shù)學(xué)競(jìng)賽雖然具有極高的技術(shù)難度，但本質(zhì)上仍屬于封閉性問(wèn)題求解：題目邊界明確，評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)客觀，解題路徑雖然復(fù)雜但相對(duì)確定。AI 系統(tǒng)主要需要在有限的問(wèn)題空間內(nèi)進(jìn)行深度推理和計(jì)算。而科學(xué)發(fā)現(xiàn)則完全不同。它是一個(gè)開(kāi)放性的、長(zhǎng)期的認(rèn)知過(guò)程，包含了人類(lèi)智慧的最高形式。長(zhǎng)期以來(lái)，科學(xué)發(fā)現(xiàn)一直被認(rèn)為是人類(lèi)獨(dú)有的認(rèn)知能力，依賴于研究者的創(chuàng)造性思維和直覺(jué)洞察。特別是在人工智能領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計(jì)更是被視為需要深厚專業(yè)知識(shí)和創(chuàng)新思維的高級(jí)智力活動(dòng)。

上海創(chuàng)智學(xué)院領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)發(fā)布AI 超智能系統(tǒng)：ASI-Arch，其成功設(shè)計(jì)徹底顛覆了這一認(rèn)知。該系統(tǒng)基于先進(jìn)的大模型技術(shù)，構(gòu)建了高度自主的多智能體研究框架，能夠完全獨(dú)立地進(jìn)行從問(wèn)題識(shí)別、假設(shè)生成、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到結(jié)果驗(yàn)證的完整科學(xué)研究流程。

• 論文標(biāo)題: AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery
• 系統(tǒng)開(kāi)源: https://github.com/GAIR-NLP/ASI-Arch
• 網(wǎng)站地址: https://gair-nlp.github.io/ASI-Arch/

在長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的自主研究過(guò)程中，ASI-Arch 系統(tǒng)展現(xiàn)出了令人震撼的研究能力。系統(tǒng)共進(jìn)行了 1,773 次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，累計(jì)消耗超過(guò) 20,000 GPU 小時(shí)的計(jì)算資源，在無(wú)人干預(yù)的情況下，ASI-ARCH 自主發(fā)現(xiàn)了 106 個(gè)新穎且性能卓越的線性注意力架構(gòu)，這些架構(gòu)在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中超越了如 Mamba2 和 Gated DeltaNet 等強(qiáng)大的基線模型。這一研究規(guī)模和效率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人類(lèi)研究團(tuán)隊(duì)的能力范圍。

圖：AI 自主進(jìn)行了 1,773 次科研探索

更為重要的是研究質(zhì)量。系統(tǒng)并非進(jìn)行盲目的隨機(jī)搜索，而是表現(xiàn)出了與頂級(jí)科學(xué)家相似的研究直覺(jué)和邏輯推理能力。每一次實(shí)驗(yàn)都基于前期結(jié)果進(jìn)行智能化迭代，展現(xiàn)出了真正的科學(xué)思維過(guò)程。這一突破意味著科學(xué)研究正在從傳統(tǒng)的 「人力驅(qū)動(dòng)」模式轉(zhuǎn)向 「算力驅(qū)動(dòng)」 模式，為加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)開(kāi)辟了全新路徑。

突破性成果：

106 個(gè)超越人類(lèi)的創(chuàng)新架構(gòu)

ASI-ARCH 系統(tǒng)成功發(fā)現(xiàn)了 106 個(gè)全新的線性注意力機(jī)制架構(gòu)，每一個(gè)在性能指標(biāo)上都顯著超越了現(xiàn)有的人類(lèi)設(shè)計(jì)方案。這些發(fā)現(xiàn)的重要性不僅在于性能提升，更在于設(shè)計(jì)理念的創(chuàng)新。系統(tǒng)提出的許多架構(gòu)設(shè)計(jì)原理和優(yōu)化策略，即使是該領(lǐng)域的頂級(jí)專家也承認(rèn)此前從未考慮過(guò)。這表明 AI 系統(tǒng)已經(jīng)具備了超越人類(lèi)認(rèn)知邊界的創(chuàng)新能力。

正如圍棋界的 「Move 37 時(shí)刻」 展現(xiàn)了 AI 的超人類(lèi)策略智能，ASI-ARCH 的發(fā)現(xiàn)同樣證明了 AI 在科學(xué)創(chuàng)新領(lǐng)域的超人類(lèi)潛力。

為什么說(shuō)這是 AI 架構(gòu)設(shè)計(jì)的 「AlphaGo 時(shí)刻」？

傳統(tǒng)的神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)，本質(zhì)上仍是在人類(lèi)預(yù)先劃定的巨大空間內(nèi)進(jìn)行組合與挑選，扮演著 「高級(jí)優(yōu)化器」的角色，其創(chuàng)造力受到了根本性限制。

ASI-ARCH 則實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。它代表了一次從 「自動(dòng)化優(yōu)化」 到 「自動(dòng)化創(chuàng)新」 的范式轉(zhuǎn)變。借助大模型強(qiáng)大的認(rèn)知和編碼能力，ASI-ARCH 不再局限于已有的模塊，而是能夠像人類(lèi)科學(xué)家一樣：

提出全新的假說(shuō)： 自主構(gòu)想出前所未有的架構(gòu)概念。

實(shí)現(xiàn)并驗(yàn)證： 將這些新想法編寫(xiě)成代碼，并通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證其有效性。

超越人類(lèi)范式： 發(fā)現(xiàn)那些超越現(xiàn)有設(shè)計(jì)范式和人類(lèi)直覺(jué)的新架構(gòu)。

這種從 「工具」 到 「研究伙伴」 甚至 「獨(dú)立研究員」 的角色轉(zhuǎn)變，正是其被稱為 AI 架構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域 「AlphaGo 時(shí)刻」 的根本原因。它標(biāo)志著 AI 已經(jīng)開(kāi)始涉足以往只有人類(lèi)才能勝任的、更富創(chuàng)造性的科學(xué)發(fā)現(xiàn)過(guò)程。

「科學(xué)發(fā)現(xiàn)縮放定律」 的確立 (Scaling Law for Scientific Discovery)

本研究最具革命性的貢獻(xiàn)是首次建立了 「科學(xué)發(fā)現(xiàn)縮放定律」。研究數(shù)據(jù)明確顯示，科學(xué)發(fā)現(xiàn)的速度和質(zhì)量與投入的計(jì)算資源呈現(xiàn)穩(wěn)定的縮放關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)具有深遠(yuǎn)的意義。傳統(tǒng)科學(xué)研究的進(jìn)展速度受限于人類(lèi)研究者的數(shù)量和能力，存在明顯的瓶頸。而 「科學(xué)發(fā)現(xiàn)縮放定律」 表明，通過(guò)增加計(jì)算資源投入，可以系統(tǒng)性地提升科學(xué)發(fā)現(xiàn)的效率和質(zhì)量。這意味著科學(xué)研究正在經(jīng)歷從 「人力密集型」 向 「計(jì)算密集型」 的根本性轉(zhuǎn)變，為解決人類(lèi)面臨的重大科學(xué)挑戰(zhàn)提供了新的解決方案。

由部分探索的新架構(gòu)繪制的種系發(fā)生樹(shù)

我們定義一種父子關(guān)系：新架構(gòu)是通過(guò)直接修改前一個(gè)架構(gòu)的代碼生成的。外圍的顏色用于區(qū)分樹(shù)的不同進(jìn)化分支。

ASI-ARCH 超智能

是如何自主進(jìn)行科學(xué)研究的？

ASI-ARCH 的核心是一個(gè)由 「研究員」、「工程師」、「分析師」 和 「認(rèn)知庫(kù)」 四個(gè)模塊構(gòu)成的閉環(huán)進(jìn)化系統(tǒng)。

研究員 (Researcher):作為系統(tǒng)的 「大腦」，負(fù)責(zé)提出創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)想，并生成新的架構(gòu)代碼。它從歷史經(jīng)驗(yàn)和人類(lèi)知識(shí)中汲取靈感，生成新的設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)。

工程師 (Engineer):作為 「動(dòng)手者」，負(fù)責(zé)接收 「研究員」 的架構(gòu)代碼，并在真實(shí)的訓(xùn)練環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估。

分析師 (Analyst):扮演 「反思者」 的角色，它綜合分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，總結(jié)成功與失敗的原因，并將這些洞察提煉成新的知識(shí)，反饋給 「研究員」 以指導(dǎo)下一輪創(chuàng)新。

認(rèn)知庫(kù) (Cognition Base):如同一座 「圖書(shū)館」，存儲(chǔ)了從近百篇人類(lèi)頂尖論文中提取的核心知識(shí)，為 AI 提供人類(lèi)專家的 「認(rèn)知」 支持。

尤為關(guān)鍵的是，該框架引入了一個(gè)創(chuàng)新的 Fitness Function，它不僅評(píng)估模型的性能指標(biāo)（如損失和基準(zhǔn)得分），還引入一個(gè) LLM 「專家評(píng)審」，對(duì)設(shè)計(jì)的創(chuàng)新性、復(fù)雜性等進(jìn)行定性評(píng)估。這種設(shè)計(jì)有效避免了系統(tǒng)為了刷分而產(chǎn)生無(wú)意義設(shè)計(jì)的 「獎(jiǎng)勵(lì)黑客」 問(wèn)題，確保了產(chǎn)出的架構(gòu)既強(qiáng)大又優(yōu)質(zhì)。

圖：ASI-ARCH 架構(gòu)

實(shí)驗(yàn)結(jié)果解讀：AI 「研究員」 全面超越人類(lèi)頂尖模型

為了最終驗(yàn)證 AI 「研究員」 設(shè)計(jì)架構(gòu)的真實(shí)能力，我們上演了一場(chǎng) AI 與人類(lèi)頂尖智慧的 「巔峰對(duì)決」。研究團(tuán)隊(duì)將 AI 自主發(fā)現(xiàn)的架構(gòu)，與由人類(lèi)專家精心設(shè)計(jì)、業(yè)界公認(rèn)的強(qiáng)大基線模型（如DeltaNet）、代表線性注意力最先進(jìn)水平的Gated DeltaNet，進(jìn)行了嚴(yán)格、公正的正面比較。

實(shí)驗(yàn)采用了一種科學(xué)且高效的 「探索 - 驗(yàn)證」兩階段策略：

1.探索階段（20M 參數(shù)量級(jí)）： 在此階段，ASI-ARCH 在較小的模型規(guī)模上進(jìn)行了大規(guī)模的 「海選」，旨在快速篩選出具有潛力的候選架構(gòu)。令人驚喜的是，即便是在這個(gè)資源受限的探索階段，AI 發(fā)現(xiàn)的大部分架構(gòu)在核心指標(biāo)上已經(jīng)展現(xiàn)出超越人類(lèi) SOTA 模型的強(qiáng)大實(shí)力，為最終的成功奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2.驗(yàn)證階段（340M 參數(shù)量級(jí)）： 從探索階段脫穎而出的高潛力架構(gòu)，被放大到更大的模型規(guī)模進(jìn)行 「終極驗(yàn)證」。在這一更接近真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的規(guī)模下，AI 架構(gòu)的潛力被完全釋放，其卓越性能也得到了充分的印證。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們將模型在覆蓋常識(shí)推理、閱讀理解等12 個(gè)不同基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)進(jìn)行了綜合評(píng)估。AI 自主發(fā)現(xiàn)的架構(gòu)（以白色背景標(biāo)識(shí)），在綜合平均得分上，全面超越了 Gated DeltaNet 等線性注意力基線，成功刷新了該領(lǐng)域的性能上限（SOTA）。

表：不同架構(gòu)在語(yǔ)言模型和零樣本常識(shí)推理的性能比較

這張亮眼的成績(jī)單揭示了 ASI-ARCH 的幾項(xiàng)關(guān)鍵特質(zhì)：

1.綜合實(shí)力更強(qiáng)，拒絕偏科： 最終的勝利并非依賴于在個(gè)別任務(wù)上的 「偏才」，而是在衡量模型綜合智慧的平均分上全面領(lǐng)先。這意味著 AI 發(fā)現(xiàn)的架構(gòu)在常識(shí)推理（如 PIQA、Hellaswag）、知識(shí)問(wèn)答（如 ARC-Challenge、OpenBookQA）、閱讀理解（如 SQuAD）等多樣化的能力維度上都表現(xiàn)出了卓越且均衡的性能，是一種更魯棒、更通用的智慧體現(xiàn)。

2.學(xué)習(xí)效率更高，基礎(chǔ)更扎實(shí)： 在衡量模型學(xué)習(xí)效率和語(yǔ)言建模基礎(chǔ)能力的訓(xùn)練損失（Loss）和困惑度（PPL）指標(biāo)上，ASI-ARCH 發(fā)現(xiàn)的頂尖架構(gòu)普遍取得了更低的值。這意味著 AI 架構(gòu)的學(xué)習(xí)效率更高，能用同樣的數(shù)據(jù)學(xué)到更多知識(shí)，并且對(duì)語(yǔ)言規(guī)律的把握更精準(zhǔn)。

3.發(fā)現(xiàn)具備普遍性，而非偶然： 這次勝利不是單個(gè) 「天才模型」 的偶然爆發(fā)，而是106 個(gè)新 SOTA 架構(gòu)的集體涌現(xiàn)。這充分說(shuō)明，ASI-ARCH 的發(fā)現(xiàn)能力是系統(tǒng)性的、可復(fù)現(xiàn)的。它找到的不是一個(gè)點(diǎn)，而是一片富饒的、全新的 「架構(gòu)良田」。

總而言之，實(shí)驗(yàn)結(jié)果清晰地表明，由ASI-ARCH 自主發(fā)現(xiàn)的架構(gòu)，在同等條件下，其性能不僅超過(guò)了作為起點(diǎn)的基線模型，更是全面超越了線性注意力領(lǐng)域內(nèi)由人類(lèi)專家設(shè)計(jì)的頂尖模型。更重要的是，AI 通過(guò)自主探索，發(fā)現(xiàn)了人類(lèi)未曾設(shè)想的、通往 「更優(yōu)設(shè)計(jì)」 的新路徑 ——例如，它獨(dú)立演化出了多種巧妙的門(mén)控機(jī)制與路徑融合策略，這些設(shè)計(jì)在沒(méi)有人類(lèi)先驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)的情況下，實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)算資源更高效的動(dòng)態(tài)分配，從而取得了更好的效果。這場(chǎng)在綜合性能指標(biāo)上的完勝，正是我們稱之為 「AI 架構(gòu)探索的 AlphaGo 時(shí)刻」 的最有力注腳。

AI 「研究員」 的設(shè)計(jì)哲學(xué)：

涌現(xiàn)出怎樣的智慧？

通過(guò)對(duì) 1773 次自主實(shí)驗(yàn)的深入分析，研究團(tuán)隊(duì)把模型分成兩組：表現(xiàn)最好（SOTA）的 106 個(gè)模型和剩余的表現(xiàn)一般模型，發(fā)現(xiàn)了 AI 「研究員」在設(shè)計(jì)過(guò)程中涌現(xiàn)出的、類(lèi)似人類(lèi)科學(xué)家的設(shè)計(jì)模式與智慧：

（1）腳踏實(shí)地，聚焦經(jīng)典：

ASI-ARCH 并沒(méi)有盲目地追求 「新奇特」，而是展現(xiàn)出一種與人類(lèi)頂尖科學(xué)家高度一致的工作方法論：在成熟、經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的技術(shù)之上進(jìn)行迭代創(chuàng)新。

對(duì) AI 所探索的全部架構(gòu)進(jìn)行組件分析，可以發(fā)現(xiàn) AI 明顯偏好使用 「門(mén)控系統(tǒng)（Gating System）」、「卷積架構(gòu)（Convolutional Architecture）」 等經(jīng)典且強(qiáng)大的組件。雖然 AI 也探索了 「物理啟發(fā)機(jī)制（Physics-Inspired Mechanism）」 等大量新穎的 「長(zhǎng)尾」 組件，但一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別在于：表現(xiàn)最好的 106 個(gè)模型（模型畫(huà)廊，Model Gallery）的 「長(zhǎng)尾分布」遠(yuǎn)沒(méi)有其他模型那么嚴(yán)重。這表明，頂尖的 AI 設(shè)計(jì)收斂于一個(gè)核心且高效的技術(shù)集合，通過(guò)對(duì)這些關(guān)鍵技術(shù)的精妙組合與改良來(lái)實(shí)現(xiàn)突破，而不是漫無(wú)目的地追逐新穎性本身。

（2）從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，在分析中升華：

AI 創(chuàng)新的靈感從何而來(lái)？研究揭示了一個(gè)深刻的模式：要達(dá)到 「優(yōu)秀」，AI 可以依賴于學(xué)習(xí)人類(lèi)的先驗(yàn)知識(shí)（認(rèn)知）；但要實(shí)現(xiàn) 「卓越」 和真正的突破，對(duì)自身實(shí)驗(yàn)歷史的深度分析和抽象總結(jié)必不可少。

對(duì)設(shè)計(jì)靈感的來(lái)源進(jìn)行追溯，可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于所有模型，其靈感主要來(lái)源于對(duì)人類(lèi)論文知識(shí)的借鑒（「Cognition」 占比 51.7%）。然而，對(duì)于頂尖的模型組，其設(shè)計(jì)靈感來(lái)源于對(duì)過(guò)往實(shí)驗(yàn)的自我反思（「Experience」）的比例（44.8%）顯著高于其余模型（37.7%）。這證明了，雖然學(xué)習(xí)人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)是基礎(chǔ)，但通過(guò)自我探索、總結(jié)和發(fā)現(xiàn)來(lái)合成新穎解決方案的能力，才是 AI 產(chǎn)出顛覆性成果的關(guān)鍵。

（3）拒絕過(guò)分復(fù)雜的架構(gòu)：

在架構(gòu)搜索中，一個(gè)常見(jiàn)的誤區(qū)是通過(guò)不斷堆疊組件、增大參數(shù)量來(lái)?yè)Q取性能提升。然而，ASI-ARCH 展現(xiàn)出一種內(nèi)在的 「設(shè)計(jì)紀(jì)律」，拒絕了這種通過(guò)暴力堆砌復(fù)雜度來(lái)提升性能的簡(jiǎn)單策略

盡管在實(shí)驗(yàn)初期 AI 會(huì)探索不同大小的模型，但在整個(gè)演化過(guò)程中，AI 設(shè)計(jì)的模型參數(shù)量分布始終保持穩(wěn)定，并沒(méi)有出現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。絕大多數(shù)模型都穩(wěn)定在特定的參數(shù)范圍內(nèi)。這表明，ASI-ARCH 是在一個(gè)相對(duì)公平的 「復(fù)雜度預(yù)算」 下進(jìn)行真正的 「巧思」，尋求更高效、更聰明的架構(gòu)設(shè)計(jì)，而不是依賴于 「堆料」。

開(kāi)源貢獻(xiàn)：

推動(dòng)全球 AI 研究民主化

ASI-ARCH 的成功標(biāo)志著 「AI for AI research」（ASI4AI）新時(shí)代的正式開(kāi)啟。這一概念描述了 AI 系統(tǒng)能夠自主進(jìn)行科學(xué)研究、設(shè)計(jì)和優(yōu)化下一代 AI 系統(tǒng)的發(fā)展階段。在這個(gè)新時(shí)代中，AI 不再僅僅是研究工具，而是成為了真正的研究主體。AI 系統(tǒng)設(shè)計(jì)更強(qiáng)大的 AI 系統(tǒng)，形成自我改進(jìn)的正向循環(huán)，這將極大地加速整個(gè) AI 領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程。為促進(jìn)全球 AI 研究的協(xié)同發(fā)展，研究團(tuán)隊(duì)做出了具有戰(zhàn)略意義的決定：將全部 106 個(gè)突破性架構(gòu)、完整的 ASI-ARCH 系統(tǒng)框架以及詳細(xì)的研究過(guò)程數(shù)據(jù)向全球研究社區(qū)開(kāi)源。這一開(kāi)源舉措將產(chǎn)生廣泛而深遠(yuǎn)的影響。全球研究者將能夠直接受益于這些 AI 自主發(fā)現(xiàn)的成果，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的創(chuàng)新研究。同時(shí)，開(kāi)源的 ASI-ARCH 框架將為構(gòu)建更多自主 AI 研究系統(tǒng)提供重要參考。

圖：AI 發(fā)現(xiàn)新架構(gòu)的細(xì)致描述 （https://gair-nlp.github.io/ASI-Arch/）

重新定義

科學(xué)研究的未來(lái)

ASI-ARCH 不僅是技術(shù)突破，更是認(rèn)知革命。它證明了機(jī)器可以進(jìn)行真正的科學(xué)思維，而不僅僅是數(shù)據(jù)處理或模式匹配。這為解決人類(lèi)面臨的重大挑戰(zhàn)開(kāi)辟了全新可能性。從氣候變化到疾病治療，從新材料開(kāi)發(fā)到基礎(chǔ)物理理論，長(zhǎng)期自主智能系統(tǒng)都有望在這些領(lǐng)域產(chǎn)生突破性發(fā)現(xiàn)。

隨著科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)入 Scaling Law 時(shí)代，我們正站在人類(lèi)文明史上一個(gè)前所未有的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。ASI-ARCH 作為長(zhǎng)期自主智能的先驅(qū)，其歷史意義將隨著時(shí)間推移而愈發(fā)凸顯。

我們不僅見(jiàn)證了 AI 從工具向伙伴的轉(zhuǎn)變，更見(jiàn)證了科學(xué)研究從人類(lèi)獨(dú)有活動(dòng)向人機(jī)協(xié)同探索的歷史性跨越。這是認(rèn)知能力的代際革命，也是人類(lèi)文明加速發(fā)展的新起點(diǎn)。