科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动

文章摘要

【关 键 词】 智能科研、多智能体、实验自动化、原创突破、清华联合

实证数据显示，在为期七天无任何人为干预的压力测试中，该系统利用海量 Token 资源，成功挖掘出一百余款较现有基准提升显著的模型。

其中超过六成具备新颖结构设计，且单人耗时半年的工作流被压缩至不足一日。

此种工业级产能揭示了未来的可能性，即 AI 应承担大部分性能优化与迭代工作，以此换取人类智慧重新聚焦于定义未曾定义的复杂问题。

通过减轻机械性工作负荷，该项目旨在让科学家回归思想本源，利用不可复制的直觉去寻找那些最具战略意义的突破点。

项目已对外公开相关技术及合作通道，为科技界重构人机协作关系提供了具体实践依据。

这种转型预示着未来科研工作将更加依赖智能体的计算能力与人类的创造力结合，共同应对更高维度的科学未知，推动了科研成果生产效率的整体跃升。

原文和模型

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【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 qwen3.5-flash
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