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本专题关注 DeSci 在科研资助、数据共享与成果确权等方向的实际探索与落地进展。通过梳理项目实践与机制设计，帮助你判断 哪些 DeSci 正在解决真实问题，哪些仍停留在概念阶段
文章聚焦AI赋能科学研究（AI4S）的前沿实践与核心挑战，探讨清华等机构如何通过自主实验室、选择科学、可信数据构建和物理驱动建模推动科研范式变革，强调在海量可能性中做出有意义选择、保障数据可行与可信、以及应对异常数据难采集等关键问题。
投资研究机构Citrini用5人团队、20万美元预算和3个月时间，借助Claude大模型协调AI工作流，从零设计出17种可结合蝎毒神经毒素的新蛋白，验证了AI降低科学发现门槛的可行性，标志着AI制药正从单点突破转向研发流程重构。
Scinetics提出科学Token链（Chain of Science Tokens），将分子结构、序列等科学数据转化为可计算推理单元，以四轮结构化流程（COS）实现酶设计，使AI在三维分子空间中进行可验证的逐步推理；该方法在六项基准测试中五项领先，并探索科学递归自我改进（ScienceRSI）以构建科学超级智能。
OpenAI内部AI模型批量生成722篇数学手稿，覆盖数论、代数几何等17个方向，并宣称解决纳维-斯托克斯方程等千禧年难题，引发25位菲尔兹奖得主联合警告。事件核心矛盾在于AI高速生成与人类验证能力严重脱节，暴露同行评议缺位、学术规范滞后及人才向产业单向流动等深层制度危机。
田柯宇在字节跳动实习期间被指控长期恶意篡改PyTorch源码、破坏多个AI模型训练任务，致资源严重损耗；后被辞退并被判违约赔偿50万元。两年后，他以NeurIPS最佳论文一作身份创立世界模型公司，获3000万美元融资、估值2亿美元，引发关于技术伦理、资本逻辑与学术声誉边界的广泛争议。
Nobel Heroes & AI4SCI Summit 2026在新加坡成功举办，五位诺贝尔奖得主与政商学界领袖围绕AI赋能科学发现、健康、可持续发展及未来工作展开深度对话；峰会涵盖诺奖圆桌论坛、Gala Dinner、青年人才计划及面向公众的诺奖肖像展，旨在推动科学、AI、产业与长期资本的跨领域合作。
非职业数学家nor借助GPT-6 Astra模型，成功对N=15、16、17、18、20共5种情形的圆盘紧密排列问题给出严格数学证明，填补了自1969年以来该经典几何优化难题在N≤20范围内的剩余空白，标志着AI辅助数学证明取得实质性突破。
ChatGPT共同创造者Liam Fedus离职OpenAI后创立Periodic Labs，主张AI科学家必须走向真实物理世界，通过自建高通量实验室获取高质量实验数据，弥补互联网语料缺失与科学领域负样本匮乏问题，聚焦材料发现（如新型超导体）、结合语言模型、计算模拟与实体实验，推动AI从数学推理迈向可验证的物质科学研究。
CryptoPunks近期成交量激增，一周暴涨近12倍，两枚稀有款以USDC成交合计约390万美元；本轮上涨脱离ETH价格驱动，稳定币交易、NFT借贷及OTC基础设施兴起正重塑其市场结构。
Coinbase获美国CFTC批准成立衍生品清算组织（DCO），但仅限全额抵押产品，暂不支持高杠杆业务；此举虽未提振股价，却标志着USDC成为受监管清算结算资产，强化其基础设施地位，并推动美国加密衍生品市场向合规化、内生化清算演进。
Bitget宣布分阶段恢复各币种提现，并将于9月28日举行高管AMA回应安全事件；CoinEx确认停止运营，9月29日起终止现货交易；多项监管动态集中于9月30日，包括澳大利亚牌照过渡期截止、英国FCA开放加密牌照申请、多国加密政策征求意见截止；同时涉及Robinhood峰会、Oura IPO、LayerZero链支持调整等重要行业事件。
美国SEC拟更新过户代理规则，明确允许使用区块链等分布式账本技术记录证券所有权，并探讨以数字钱包地址替代传统姓名住址作为持有人标识，旨在支撑美股向24/7连续交易演进，提升清算结算效率与数据安全性，同时引发对实益所有权披露、AML/KYC合规及代币化股票流通模式的深层监管思考。
材料科学家王浩哲团队将AI深度融入实验全流程，实现从文献分析、参数推荐、显微镜控制到实验验证的端到端人机协同，显著提升二维半导体等新材料研发效率与可重复性，推动科研范式从试错走向智能驱动，但强调人仍主导科学问题提出与判断。
文章探讨科研AI从早期‘辅助写论文’向深度嵌入研究全流程的演进趋势，指出随着通用大模型能力提升，垂直科研AI工具面临功能被替代的压力；行业正转向构建可追溯、可复现、可审计的研究工作流，聚焦实验数据整合、证据链管理与学术责任保障，强调自动化必须与可信验证同步发展。
文章分析AI在科研写作中渗透率快速上升的现状（2025年底近九成论文含AI辅助痕迹），指出单纯‘生成论文’已难构成商业壁垒；科研AI正转向嵌入研究全流程，聚焦可追溯性、证据验证与工作流整合，核心挑战从自动化转向可信性与责任归属。
