科学发现的基石模型：从范式增强到范式转变
机器学习
2025-10-20 v1 人工智能
数字图书馆
摘要
基石模型(Foundation Models)，如GPT-4和AlphaFold，正在重塑科学研究的格局。除了加速假设生成、实验设计和结果解释等任务之外，它们还引出了一个更根本的问题：基石模型是否仅仅是在增强现有科学方法，还是正在重新定义科学的进行方式？本文认为，基石模型正在催化向新的科学范式的转变。我们引入了一个三阶段框架来描述这种演变：(1) 元科学集成(Meta-Scientific Integration)，其中基石模型在传统范式内部增强工作流程；(2) 混合人类-AI协作(Hybrid Human-AI Co-Creation)，其中基石模型成为问题构建、推理和发现中活跃的合作者；(3) 自主科学发现(Autonomous Scientific Discovery)，其中基石模型作为能够以最少人工干预生成新科学知识的独立智能体运作。通过这一视角，我们回顾了基石模型在现有科学范式中的当前应用和新兴能力。我们进一步识别了基石模型驱动的科学发现的风险和未来方向。本position论文旨在支持科学社区理解基石模型的变革性作用，并促进对科学发现未来的反思。我们的项目已公开于https://github.com/usail-hkust/Awesome-Foundation-Models-for-Scientific-Discovery。
引用
@article{arxiv.2510.15280,
title = {Foundation Models for Scientific Discovery: From Paradigm Enhancement to Paradigm Transition},
author = {Fan Liu and Jindong Han and Tengfei Lyu and Weijia Zhang and Zhe-Rui Yang and Lu Dai and Cancheng Liu and Hao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.15280},
year = {2025}
}
备注
NeurIPS 2025