为科研OPC创业者铺就“最后一公里”

北电数智在WAIC 2026展区展示了AI在民生服务中的应用，包括通过“家医助手”提升社区医疗效率、教育数字大脑优化教学、AI创作者社区降低创作门槛，以及AI科研实验室加速科研进程。北电数智致力于将技术与人需求结合，推动民生发展。

GeneBench-Pro是一个新基准，用于评估智能体在多阶段统计推理中的能力，涵盖基因组学和药物基因组学等领域。该基准包含129个经过专家审查的问题，旨在模拟真实的科学分析过程。尽管现有模型在某些任务上有所提升，但整体通过率仍较低，尚未实现完整的推理闭环，未来需要增强模型的规划和自我修正能力。

到2026年，人工智能与科学研究的结合将从辅助工具转变为主动发现者，AI4S市场规模预计将达到千亿美元。尽管面临算力架构、数据孤岛和科研流程不成熟等挑战，AI4S正在推动科学发现的新模式。WAIC 2026将讨论AI如何重塑科学研究和产业发展，重点关注人才培养和平台建设，推动AI在能源、材料和生命科学等领域的应用。

Claude Science是一款AI科研工具，能够直接连接数据库，自动生成分析结果并提供可追溯功能，解决科研中的健忘症问题。它内置实时纠错功能，确保数据准确性，兼容现有软件并支持本地数据处理，保障数据安全。针对生命科学领域，提供专用工具和预设配置，简化分析流程。尽管需要付费，但能显著提高科研效率，降低错误率。

Codex近期受到好评，用户可通过邀请朋友重置速率限制。OpenAI考虑降低Codex费用以吸引客户。Codex即将并入ChatGPT，提供多种使用案例，帮助用户了解其功能。新功能Computer Use允许Codex操作电脑，用户可设定长期目标。Codex还可用于制作PPT、网页和游戏，甚至在科研中作为助手，进行实验和数据分析。

西湖大学的张岳团队推出了智能科研插图生成系统AutoFigure，旨在解决高质量科研插图的生成难题。该系统基于长篇科学文本，确保插图的逻辑结构准确且视觉美观。此外，团队发布了FigureBench数据集，包含3300组科学文本与插图配对样本，支持科研插图的自动生成。

近期，中国学术界因B站博主耿同学举报多名顶尖学者论文造假而引发风暴，揭示了科研评价体系的问题。事件强调了“Worse is Better”现象，即不严谨但易产出的研究更受欢迎。系统奖励论文数量和影响因子，导致低质量研究泛滥。耿同学的举报促使高校开始倒查论文，反映出科研诚信体系的缺失。真正的挑战在于如何让诚实、严谨的研究重新获得价值。

科研AI写作的核心在于将形式交给AI处理，而问题则需研究者自己把控。AI擅长规范性工作，如格式和引用，但核心思想和判断仍需人类负责。AI可以高效生成初稿，但最终的修改和深度思考是研究者的责任。同时，学术诚信不可忽视，使用AI时需确保内容准确，避免依赖错误信息。

随着生物检测和计算建模技术的发展，科研数据生产能力迅速提升，但知识整合能力滞后。为此，研究团队开发了Robin多智能体系统，实现了科学假设生成与实验数据分析的闭环工作流。该系统在药物筛选中表现出色，验证了其在干性年龄相关性黄斑变性治疗中的应用潜力，展示了AI在生命科学研究中的新方向。

英伟达在新加坡设立AI研究实验室，旨在增强该国的AI科研实力。新加坡政府与企业合作，推动AI技术应用，并建立公共试点空间。OpenAI也将投资3亿新元，助力新加坡AI产业发展。

蔡鹏程利用文心工具，从10万字论文中提炼出200-300字的核心内容，组织成逻辑清晰的展示框架，确保观众能快速理解研究要点。文心加速了海报制作流程，并帮助确定视觉中心，使研究成果在会议中更易被关注和讨论。

耿同学因质疑高校论文的学术造假而受到关注。他通过分析数据和图表揭示问题，推动高校回应。然而，打假过程面临情绪化攻击和商业化不透明的风险，可能影响公信力。因此，科研打假需要监管，以避免流量猎巫现象。

nature-skills是一个科研绘图工具，基于Matplotlib实现高质量图表，自动化多面板布局、配色和字体统一，显著提高科研效率。它通过优化信息结构，帮助科研人员更好地组织数据，减少重复劳动，推动科研绘图向半自动化转型。

Paperclip通过整合arXiv等数据库，重构了AI论文检索方式，允许AI快速检索和分析论文，提升科研效率。AI能够直接处理全文，支持批量操作和跨领域推理，变成主动的研究员。这一变革使科研从传统阅读转向数据处理，极大提高了效率。

切问学术推出的AI工具“龙虾”OpenClaw，能够自动复现论文，简化科研流程。用户只需上传PDF，AI会评估实验复杂度、自动部署环境、修复Bug，并提供研究改进建议，使科研人员更专注于创新。