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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
2021年诺贝尔物理学奖得主Giorgio Parisi与合作者借助Claude Opus 4.7大模型，通过40轮人机协作，成功完成对阻塞转变理论中悬置12年的关键等式a+b=1的解析证明。Claude承担了数值计算、辅助函数构造与代数推演等核心任务，而人类科学家负责问题设定、方向修正、错误识别与最终验证，标志着AI深度参与前沿理论物理证明的新范式。
文章通过实测币安、Hyperliquid和Lighter三大平台在29种加密资产上的永续合约交易延迟，发现币安在价格发现中普遍领先Hyperliquid约700毫秒，Lighter也显著领先；延迟源于Hyperliquid的双区块HyperBFT共识机制，而Lighter通过链下撮合+链上结算实现更低延迟，揭示了去中心化设计在撮合层与结算层间的权衡。
DeepSeek研究员陈德里开发自动研究智能体DeliAutoResearch，联合DeepSeek-V4-Pro等AI工具完成一篇46页综述论文，提出L1–L5自主性分级体系，系统梳理AI智能体在科研中的演进路径、四大架构模式、17个主流系统对比及六大开放问题，指出持续知识积累与可靠自我评估是迈向完全自主（L5）的核心瓶颈。
Robin是首个实现科学假设生成与实验数据分析闭环的生物学多智能体系统，由美英高校联合团队研发。该系统30分钟整合551篇文献，在干性年龄相关性黄斑变性（dAMD）研究中自主发现ROCK抑制剂利帕舒地尔可提升RPE细胞吞噬能力1.89倍，揭示新治疗机制，显著提升药物研发效率。
Codex的/goal模式结合GPT-5.5 High与Fast Mode，在机械可解释性研究任务中仅用1小时56分钟完成博士需80小时的工作，效率提升40倍，标志AI已具备目标驱动、自主拆解与循环迭代的科研能力，预示AGI实际落地及递归自我改进加速到来。
上海交通大学团队推出开源科研自动化框架ARIS，聚焦提升AI生成科研成果的可信性，通过跨模型对抗协作、三阶段证据审计链和持久化研究Wiki，实现从创意发现到投稿后回应的端到端科研流程，并强调审查驱动修正而非单纯提速。
文章剖析AI驱动药物研发的现实瓶颈，指出当前DeSci领域存在代币投机与临床长周期间的根本矛盾；强调开源科学基础设施（如OpenFold3、Boltz-2）正快速降低研发成本，而NIH资金冻结加剧科研融资缺口；以Gero与Chugai合作为范例，呼吁建立由专业人士治理、绑定临床里程碑的可持续融资机制。
Bio Protocol 将 DeSci 叙事升级为 AI Agent 驱动的去中心化科学，推出 BioXP 系统、BioAgent Launchpad 及 PeptAI 打新项目，3 天内代币 BIO 价格翻倍；获 690 万美元融资，生态募资超 5000 万美元；团队向交易所转入大量代币引发市场对做市或拉盘的讨论。
文章提出DASES框架，旨在解决AI自动科研中因静态评测导致的认知过拟合问题，通过动态对抗性科学环境、主动反证机制和因果解释器，重构科学发现的评价标准，强调‘经得起合法反证’而非‘静态高分’才是真正的科学发现。
Google DeepMind发布Gemini Deep Think在多语言数学、物理、化学等学科奥赛及科研任务中的突破性表现，覆盖日语、法语、中文等8种语言，实现跨语言高分验证，并驱动Aletheia智能体解决未解数学问题、推翻猜想、发现新解，标志着AI从竞赛刷分迈向多语言科研加速器的新阶段。
文章聚焦OpenAI‘北极星’计划，即2028年前建成全自动多智能体AI研究系统，并已启动2026年9月交付‘自主AI研究实习生’；Anthropic同步推进Claude Code嵌入开发者工作流；双方路径不同但目标一致——让AI自主开展科研，重塑研发生产力与商业模型，同时直面安全可控性挑战。
Brevis Vera 是一款端到端媒体真实性认证系统，结合C2PA硬件签名与Brevis Pico zkVM生成的零知识证明，全程验证图片/视频源自真实设备采集，并确保后续编辑正当、可证、不可篡改，现已正式上线并开源。
2026年香港AI发展加速转向垂直领域应用，港科大郭毅可团队发布的GrainBot是AI for Science（AI4S）落地典型，通过AI自动分析材料晶粒结构，显著提升新材料研发效率，推动‘香港研发+湾区制造’新范式，重塑硬科技投资逻辑。
Gradient实验室发布Echo-2分布式强化学习框架，通过Learner-Actor解耦、存算分离与异步训练等技术创新，将30B模型后训练成本降低至425美元，提升科研吞吐超10倍；同步推出RLaaS平台Logits，推动AI研究向效率驱动范式转型。
本文探讨了从DNA发现到基因编辑的科学发展，以及区块链和AI如何推动科研变革。薛定谔的《生命是什么》启发了沃森发现DNA双螺旋结构，而CRISPR技术使基因编辑成为可能。同时，区块链项目如Molecule和Bio Protocol尝试用去中心化方式加速生命科学研究，结合AI工具（如AlphaFold）提升效率。然而，DeSci（去中心化科学）面临科研周期与市场预期的矛盾，而基因编辑的伦理问题（如贺建奎事件）仍待解决。最终，AI和生物技术的结合可能深刻改变人类对生命的认知和干预能力。
