把科学问题变成分数以后，AI会加速研究，也会放大奖励漏洞

导读

科研 Agent 能快速搜索大量程序，科学家怎样确保它优化的是有意义的问题？Google Fellow John Platt 介绍 ERA：研究者提供问题、数据和评分函数，系统生成并运行 notebook，再用树搜索管理多个候选，结合已有结果继续修改代码。搜索次数越多，系统越可能利用评分漏洞，因此团队保留隐藏测试集，并让科学家检查约束、外推和结果解释。尾迹云研究中，团队先在合成数据里加入已知效应，发现原有方法无法恢复；ERA 搜索不同混杂因素组合，找到通过该测试的候选模型。计算搜索之外，Platt 还介绍 FireSat 如何将传感器、卫星更新和预警链路连接起来，说明研究成果要进入现实工作，还需要设备与使用流程共同配合。