AI 给出数学证明以后，人还要弄懂什么？从准黎曼猜想到流体工程
AI 交出可以机器检查的证明以后，数学研究还需要人弄懂什么？
AI 科学家
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AI 会讲药物化学，也会在低分分子上打转：Leash 怎样检查研究决策
AI 解释实验选择时像个化学家，怎样知道它真的把有限预算花在了更好的方向？
AlphaFold 复现了 PDB 里的结构，但蛋白质折叠远没有结束
AlphaFold 大幅推进了蛋白质结构预测，但复现实验数据库中的一个结构，并不等于理解蛋白质在不同环境中的运动和功能。
Periodic Labs：为什么更强的 AI 仍要亲手做实验
科学发现要面对尚未知道答案的材料，模型只读论文或模拟计算，无法替代现实中的检验。
当 AI 开始写 DNA：Eric Nguyen 为什么把设计与防御放进同一家公司
生物模型既可能提出有用的序列，也可能带来需要防御的新风险。
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
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？
会写代码，还不算通用智能：施密德胡伯为什么执着于物理 AI
会写代码的 AI 怎样进一步理解和改变物理世界？
Biohub 预测了 11 亿个蛋白质结构，为什么下一步反而要造新的实验数据？
预测出十一亿个蛋白质结构后，Biohub 为什么还要投入实验？