第五范式-人工智能驱动的科技创新

二百花齐放的大模型时代··三·大模型辅助的科学假设生成五未来科研范式展望二百花齐放的大模型时代··三·大模型辅助的科学假设生成五未来科研范式展望第4范式：数据密集科学大数据数据建模、第4范式：数据密集科学大数据数据建模、分析、挖掘21世纪初理论模型牛顿定律、电动力学方程等19世纪-20世纪中叶O第5范式：智能驱动科学大模型第5范式：智能驱动科学大模型、智能体自动化科学研究2023年第1范式：经验科学观察和实验自由落体、进化论等19世纪之前数值计算模拟20世纪中叶-21世纪初1.数据驱动的全流程智能化2.模型驱动的自主发现3.人机融合的闭环验证人工操作（日均数次实验，误差率高）人工操作（日均数次实验，误差率高）有限实验数据局部仿真结果性算法、统计模型传统-人工AI-驱动AI-驱动AI-驱动AI-驱动AI-驱动概率推理、深度学习、复杂系统涌现智能以黑盒思想克服组合爆炸问题自动化平台形成“假设-实验-反馈”闭环概率推理、深度学习、复杂系统涌现智能以黑盒思想克服组合爆炸问题自动化平台形成“假设-实验-反馈”闭环多模态大数据(实验+文献+社会行为+模拟生成)跨学科创新机制√(催生颠覆性技术)效率革命性提升√复杂问题突破√跨学科创新机制√(催生颠覆性技术)5.伦理与工程化落地4.跨学科知识图谱构建传统传统耗时、经验传统AI-驱动AI-驱动AI-驱动第五范式标志：机器涌现智能&人-机-物智能第五范式标志：机器涌现智能&人-机-物智能现状:从技术突破到生态重构ceceGEmma资源层 黑箱模型可解释性困境数据与算力依赖未来：从范式迭代到生态跃迁规则层协作层协作层生态跃迁生态跃迁参与者增加生态多样性参与者增加生态多样性2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU“启蒙1号”由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代核心论文领域跃升可视化核心论文生产速度5小时/400万逻辑门生产效率1000倍From:DATE;ACMComputingSurveys AlphaFold2是由DeepMind开发的人工智能系统，通过深度学习技术实现了蛋白质三维结构的高精度预测。截至2024年，该系统已预测超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，几乎覆盖地球所有已知蛋白质核心论文领域跃升可视化核心论文template-basedproteinstrutemplate-basedproteinstru预测速度小时预测范围2.14亿预测精度92.4%From:Nature;naturecomputationalscience DeePMD(深度势能)方法由中美团队合作开发，结合第一性原理与深度学习，将分子动力学模拟规模从百万级原子扩展至170亿原子，计算效率提升超1000倍。该成果在2020年获“戈登·贝尔奖”，2022年进一步优化后实现单日模拟11.2纳秒物理过程核心论文领域跃升可视化核心论文AI模拟(MPNNs)AI模拟(MPNNs)AMBER&CHARMMFrom:Naturecommunications;ComputerPhysicsCommunications模拟精度0.1-0.3A模拟速度小时模拟范围亿量级里耶卡大学的研究团队开发了一种基于RNN的方法，使用不规则采样的不等长特征来评估未分类肽的SA潜力。日本东京理科大学(TUS)和名古屋工业大学的研究团队，利用机器学习来简化搜索最佳材料的过程。研究人员使用由实验数据训练的机器学习优化了高能钠离子电池过渡金属层状氧化物的成分。核心论文领域跃升可视化核心论文From:NatureMachineIntelligence;JournalofMaterialsChemistryA准确率80%-95%实验次数、成本大幅缩减德国赫姆霍兹研究所与厦门大学合作，开发了闭环自动化工作流程，实现了有机半导体的逆向设计，光电转换效率提高至26.2%。天津大学胡文平教授与斯坦福大学鲍哲南教授合作，通过在PEDOT:PSS材料中引入拓扑交联网络，显著提升了其力学和电学性能，获得了最佳导电性的柔性电极。核心论文领域跃升可视化核心论文薄膜导电率2数量级光电转换效率8.5%->26.2%FromFrom:Science 1.天津大学巩金龙教授团队开发了一种通用且可解释的描述符模型ARSC，用于统一多种电催化反应的活性和选择性预测,研究人员可以快速找到各种产品的最佳催化剂，而无需进行50,000多次密度泛函理论计算。2.中国科学院和北京师核心论文From:naturecommunications核心论文From:naturecommunications预测效率准确性ee值高达97%二百花齐放的大模型时代··三·大模型辅助的科学假设生成五未来科研范式展望••深度学习•逻辑推理•经验归纳•专家系统•知识构建发态势发态势，能Qwen-VL等石●●石●●物学界50年的题●AlexNet在ImageNet个百分点法●●●●● 生成式AIDeepSeek大语言模型大语言模型回s回s单一文本模态限制了大语言模型的可用性多模态大模型 多模态克服大语言模型局限性，赋予更强能力国外主流大模型国外主流大模型国内主流大模型深度求索科技公司开源了一系列针对自然语言处理、文本生成、信息检索等多任务DeepSeek-V3DeepSeekLLMDeepSeekDeepSeek-V3DeepSeekLLMDeepSeek-R1DeepSeek-VLDeepSeek-R1为开源推理模型，通过多阶段训练和冷启动数据优化、全场景强化学习进DeepSeek-R1为开源推理模型，通过多阶段训练和冷启动数据优化、全场景强化学习进推理、代码、数学和中文理解等多个领域超越了Llama2模态理解能力，能够处理包括逻辑图表、网页、公式识别、科学文献、自然图像以及复杂场景中的具身智能等多种任务行了预训练，并通过监督微调和强化学习进一步提升性能。旨在实现高效推理和低成本训这些能力及其组合让大模型在这些能力及其组合让大模型在多个任务中展现语言理解与生成语言理解与生成l语义解读精准l对话生成流畅l信息提炼高效逻辑推理与交互逻辑推理与交互l演绎推断l思维链知识存储与检索知识存储与检索l知识高效检索l智能精准问答l在线网络搜索视觉与多模态视觉与多模态l图像精准解析l语音智能交互l多模态融合生成幻觉现象l输入冲突的幻觉l语境冲突的幻觉l事实冲突的幻觉可解释性差可解释性差l基于数据的可解释性l基于模型的可解释性l基于结果的可解释性高级推理能力弱高级推理能力弱l本质是模式匹配l缺乏因果关系理解l依赖于输入提示伦理问题伦理问题l具有特定偏见的言论l泄露相关人的隐私l回复不安全可靠是否具备实体交互能力是否具备实体交互能力软件智能体具身机器人软件智能体波士顿动力Atlas任务泛化能力任务泛化能力垂直领域智能体通用任务智能体Lumiance条款审计智能体核心能力智能体核心能力对复杂需求进行多级拆解，生成可执行原子任务链动态匹配原子任务与工具库（本地API/第三方服务）记忆系统（短期+长期）长期记忆层长期记忆层短期记忆层实时上下文层大模型作为“大脑”提供统一的语义理解和推理能力支持跨模态信息处理 “大脑”多智能体角色分工任务分配：大模型指导任务划分-知识共享：通过大模型实知识共享：通过大模型实具身系统反哺智能体进化智能体赋能具身系统具身智能的定义具身系统反哺智能体进化智能体赋能具身系统具身智能的定义“大脑”-智能体规划“大脑”-智能体规划“具身系统”（物理执行）依赖真实物理环境或高保真仿真环境数据反馈与优化数据反馈与优化“智能体”（任务规划）“小脑”“小脑”-强化学习运动控制固定基座机器人、人形机器人等物理实体视觉、触觉、语言等多模态融合感知视觉、触觉、语言等多模态融合感知动态连续任务动态连续任务，如导航、人机协作等通过主动与环境交互生成数据通过主动与环境交互生成数据需适应开放物理场景需适应开放物理场景XDOG→GO1XDOG→GO1++++单无单无人车…………资源受限下的分布协作通过对任务的分解通过对任务的分解，负责特定任务，使自身算力需求降低成本过高成本过高总任务分解任务2总任务分解任务2面对复杂任务，多智能体相比单智能体更有优势领域专家系统学习路径阶梯图领域专家系统中层（评估与调试）外层（部署与扩展）内核层（开发框架）中层（评估与调试）外层（部署与扩展）内核层（开发框架）多工具协同多工具协同单任务智能体Manus的产品名，意思为“手”，来自拉丁文"mensetmanus"——知行合一。为LLM做一双能巧妙调用工具的手,从而扩展人的能力，让你心中的愿景成为现实。Manus性能领先Manus性能达到SOTA工具调用与自动化自主学习与优化多领域任务处理复杂任务规划与执行工具调用与自动化自主学习与优化多领域任务处理复杂任务规划与执行将复杂任务分解为子任务并自主执行支持文件处理、数据分析、内容创作、旅行规划等调用浏览器、代码编辑器、数据分析工具等根据用户反馈优化工作方式 这些能力及其组合让Manus在多个任务中展现出强大的泛化能力教学制作提示词查询教学制作提示词查询提示词：制作介绍小米su7的十页PPT教学制作提示词查询教学制作提示词查询提示词：我是一名中学物理老师，正准备教授动量守恒定律。您能否创建一系列清晰准确的演示动画，并将它们整理成一个简单的HTML演示文稿？游戏制作提示词查询游戏制作提示词查询提示词：帮我写一个DOOM的网页版游戏，高保真，我可以用鼠标和键盘来玩数据估计Manus为一家得克萨斯州的BBQ门店深入进行门店周边的数据估算和分析并提供销售额项目学习当你需要学习某个开源项目时,manus会深入代码库理解代码，绘制系统结构图，并为你材料整理Manus可以为记者或投资人深入整理待访谈人的全面信息并历史讲解Manus为我们讲解莱克星顿第一枪的战役过程时，配上了自 依赖外部数据源依赖外部数据源如果外部数据源出现问题或工具不可用，可能会影响Manus的任务执行效率和准确性隐私与安全问题隐私与安全问题Manus在处理用户数据时涉及隐私和安全问题。如果数据泄露或被恶意利用，可能会给用户带来损失和风险技术门槛较高技术门槛较高虽然Manus的设计注重易用性，但其底层技术门槛仍然较高。这可能会影响用户对Manus的信任度和接受度 认知增强架构认知增强架构更多Agent将采用Manus的MCP模式，解决复杂任务规划问题。Gartner预测，到2028年15%日常工作决策将由Agent完成实时学习系统实时学习系统RAG技术进化至多模态检索，实现动态知识更新。这将使AI具备“终身学习”能力，应对金融市场波动等实时性需求人机协作界面人机协作界面脑机接口、空间计算等技术的融合，可能催生“意念驱动Agent”的新型交互方式，进一步降低使用门槛二百花齐放的大模型时代··三·大模型辅助的科学假设生成五未来科研范式展望联想理论知识重组理论联想理论 知识图谱助力可靠合作背景知识+研究灵感组合知识图谱助力可靠合作35追35追提出顶级交叉学科科学假设第1步：问题定义与领域聚焦明确研究问题，分析研究需求，为后续步骤提供方向第2步：文献搜索与关键背景知识获取通过检索和分析大量相关文献，获取重要背景知识,为假设生成提供基础第4步：强化学习迭代细化假设增加给定研究问题与生成假设之间的相似性通过少样本学习或微调等策略，进一步提高生成假设的质量第5步：假设评估评估假设的相关性、新颖性、重要性和可验证性模型假设生成科学家提示词查询模型假设生成知识整合知识重组建立学科关联知识整合知识重组建立学科关联在复杂非线性关系。在人工智能技术中……要求：这两个学科是否存在理论技术上的关联。ChemistryLaserSolvents模型假设生成科学家提示词查询模型假设生成提出假设提出假设《基于协同学习的双波长激发-溶剂协同优化模型》假设生成启发式推理SolventsChemistryLaser假设生成启发式推理SolventsChemistryLaser在复杂非线性关系。在人工智能技术中……要求：根据学科关联，提出一套合理的科学假设。模型假设生成科学家提示词查询模型假设生成分析假设分析假设《基于协同学习的双波长激发-溶剂协同优化模型》形式化分析SolventsChemistryLaser形式化分析SolventsChemistryLaser在复杂非线性关系。在人工智能技术中……要求：根据科学假设，做出形式化分析。模型假设生成科学家提示词查询模型假设生成建立学科关联重组建立学科关联重组要求：这两个学科是否存在理论技术上的关联。Deepseek提出假设：“双波长激发系统与溶剂极性的动态匹配可调控自由基/极性交叉路径的竞争，进而决定区域选择性。通过深度协同模型，可实现光-溶剂-自由基三元协同优化，最大化目标产物产率。”相似假设二相似假设三相似假设一相似假设二相似假设三From:NatureFrom:NatureCatalysis该文提出：通过DFT计算自由基生成速率From:Chem,CellPressDeepseek提出假设：“双波长激发系统与溶剂极性的动态匹配可调控自由基/极性交叉路径的竞争，进而决定区域选择性。通过深度协同模型，可实现光-溶剂-自由基三元协同优化，最大化目标产物产率。”3000篇高质量论文寻找灵感3000篇高质量论文寻找灵感51篇Nature与Science同等级的评测论文中，近40%的实验生成假设与真实假设高度相似MOOSEMOOSE-CHEM批量生成科学假设GNoMEGNoME采用基于图神经网络的生成式模型，成功预测了220万种新的晶体材料，其中38万种被计算验证为稳定结构。GNoME训练覆盖超过1亿组材料数据，通过图结构表示晶体材料的原子连接关系，将拓扑•结构管道：基于已知晶体结构•成分管道：完全随机生成新化学式爆炸式组合，突破传统设 确率从初始5%的提升至80%。在反馈循环和数据增强过程中，调整评估方法，短时间AlphaFoldAlphaFold3使用扩散模型实现了蛋白质三维结构的批量化预测。已生成数亿个蛋白质结构，几乎覆盖所有已知蛋白质。AlphaFold3的训练数据覆盖蛋白质数据库中的几乎所有分子类型。几何约束建模，构建扩散模型生成式预测。从随机噪声开始，同时处理局部立体化学细节（如键长键角）和全局拓扑（如蛋白质折叠域）。并行生成数千种候选构象，并通过能量函数、实验可行性与多模态置信度评分排序，快速自我评估、纠正、改进的循环系统药物再利用治疗急性髓系白血病药物再利用治疗急性髓系白血病自动规划分配任务任务特定智能专员灵活扩展计算能力自我对弈进化假设性能随计算时间增长逐步提高发现基因转移进化机制解释抗菌药物耐药机制假设质量超过人类位居首位发现基因转移进化机制解释抗菌药物耐药机制新型治疗靶点的识别新型治疗靶点的识别推进肝纤维化目标发现评估提示词：这是基于FEA与GNN的金属疲劳与断裂韧性预测的科学假设，请从做出客观评价，并给出对应分数。检索相关论文判断该假设的创新点是否新颖，并推理其方法的有效性与可行性。最后给出改进建议。第轮优化评估结果反馈优化实验结果分析语言模型评估↓ceep第轮优化评估结果反馈优化实验结果分析语言模型评估↓ceepceNLP领域：SciNLP领域：SciMON空间领域：SPACE-IDEAS+为0.5为0.5科学发现：ScienceAgent生物领域：LLM4BioHypoGen科学发现：ScienceAgent人机协同的评估策略背景知识关键概念二百花齐放的大模型时代··三·大模型辅助的科学假设生成五未来科研范式展望大模型辅助的论文与项目申请书撰写项目评审论文评审……高水平论文撰写学位论文撰写申请书撰写项目评审论文评审…………第2步：初步选题确定研究方向，第2步：初步选题确定研究方向，指导研究计划选择合作老师与团队促进资源整合协作，提高项目的成功率OO第5步：撰写申请书展示研究的基础与优第5步：撰写申请书展示研究的基础与优势，确保研究可行性第1步：挖掘基础科学问题提升研究的创新性，增强项目的长远影响结合个人基础确定选题确保选题的可行性，充分发挥个人优势提示词查询提示词查询低空经济中人工智能需要解决的基础科学问题有哪些？根据基金委原创探索项目申请书低空经济中人工智能需要解决的基础科学问题有哪些？根据基金委原创探索项目申请书学性和潜在影响力模型交互回答模型交互回答《原创项目申请书》撰撰书结合个人基础结合个人基础确定选题第1步：初步筛选和文档审核筛选合格项目，确保材料完整性第2步：技术与内容评审评估项目的科学性与创新性，确保技术可持续性和实用性O第4步：团队能力与经验评审评估团队的专业能力，确保团队具备相关领域经验第3步：项目管理与预算评审第3步：项目管理与预算评审评估项目的可执行性，确保资源合理分配风险评估与可持续性分析识别潜在风险，确保项目的长期可持续性提示词查询提示词查询 模型交互回答模型交互回答《社会化学习》研究内研究内第4阶段：核心内容完善确保论文的逻辑严密性第4阶段：核心内容完善确保论文的逻辑严密性、学术创新性与写作规范性代码生成和验证确保方法的可重现性，验证研究方法的可靠性第3阶段：理论分析与证明提供科学依据，第3阶段：理论分析与证明提供科学依据，确保结果的严谨性与可靠性第5阶段：正式完成论文确保论文的规范性、完整性和专业性推动创新与独特性，明确研究方向提示词查询请以机器学习(ML)与多智能体系统（MAS请以机器学习(ML)与多智能体系统（MAS）交叉学科的角度针对群体智能（社会化学习给出切入该研究热点到提出具体科学假设的详细步骤建议。和贡献)模型交互回答《群体智能》任务意义Challenge2相关研究ML&MASChallenge3相关研究ML&MASChallenge1相关研究ML&MAS问题和挑战方案和贡献 推导 融的全面性任务意义Challenge2相关研究ML&MASChallenge3相关研究ML&MASChallenge1相关研究ML&MAS问题和挑战方案和贡献 推导 融的全面性 证明 验的全面性 理论证明的备性论文撰写论文撰写系统展示研究成果，展示学术能力与贡献数据收集与实验设计提供实证依据，确保研究的可靠性与有效性第3阶段：理论框架与方法论第3阶段：理论框架与方法论提供研究的理论基础，增强研究的可信度选题与研究计划确定研究方向，指导研究过程提示词查询提示词查询请以人工智能与电力系统交叉学科的角度，基于学位论文的标准格式请以人工智能与电力系统交叉学科的角度，基于学位论文的标准格式，针对“智能电网”课题，给出具体的选题与研究计划。请以人工智能与电力系统交叉学基于本课题内容，给出科的角度，基于学位论文的标准 格式，针对“智能电网”课题，给 出完整的引言部分。模型交互回答模型交互回答《智能电网》意义研究内容意义研究内容析析化方法论处研究现状与问题化方法论处研究现状与问题论文组织结构第4步：提出建议第4步：提出建议改进论文质量，促进学术发展深入阅读发现问题全面评估论文质量，确保研究创新性与贡献第3步：评估写作质量确保论文清晰性与可读性第3步：评估写作质量确保论文清晰性与可读性，提高学术规范性第5步：最终评审结论总结评审意见，归纳改进建议筛选合格论文，识别明显问题提示词查询提示词查询上传文档为一篇投稿至Nature的论文上传文档为一篇投稿至Nature的论文，请从审稿人的角度初步评审该论文。针对上述投稿论文，