25 支 UW 团队实测 Ai2 AutoDiscovery,质疑 AI 假设成课堂核心

allen_ai · x · 2026-09-15

Ai2 介绍其科研 agent AutoDiscovery 在华盛顿大学课堂的应用：该工具分析数据集、提出假设、跑实验验证，并按「贝叶斯惊奇度」给结果排序。在 GenAI for Science: Ai2–UW Materials Challenge 中，25 支团队提交方案，10 支入选，用数周时间实测工具——它发现了电池老化测量方法的潜在缺陷、硅聚合物中的意外模式、以及感光蛋白中的重复特征。课程核心是教学生审视而非接受 AI 输出：核对文献、找推理漏洞、判断是真发现、巧合还是数据问题。工具免费额度延长至 12 月 31 日。