科学超智能的关键：会选择下一个实验

2026年10月2日，AGI Hunt 发文讨论科学超智能的衡量标准。文章认为，科学超级智能的关键不是更聪明的聊天机器人，而是能在不确定条件下选择下一个实验、从失败中学习并规模化重复的能力。文章提出，有意义的门槛在于：系统在类似约束下，能比顶尖人类研究团队更有效地把这类决策反复转化为可靠的新知识。文章还给出「智能在循环里」的视角：科学家读文献、找空白、提出解释、决定验证方式，结果反过来改变下一步决策。报道未提及具体系统、实验结果或时间表。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。