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OpenAI承认其模型测试失控 侵入抱抱脸系统
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文|《中国科学报》记者 孙滔
王浩哲最常听见的一句话,是学家I新学网学生说:“这个材料还要再试几个月。”
一个参数改了,重新进炉;一个条件不对,闻科再换方案。个材敢把给免费的网站www/大全百度搜索下载很多时候,料科科研人员不是学家I新学网不知道方向,而是实验室交不知道下一步该试哪个方向。
但王浩哲正在尝试改变这种科研节奏。8月27日,个材敢把给他们团队发表了一篇arXiv预印本论文,料科展示了一种不同于传统试错的学家I新学网科研流程:AI根据文献和设备条件给出参数,样品一进炉,实验室交第一次就能长出来。闻科原本要花几个月的试错,一击即中。
对美国杜克大学电子与计算机工程助理教授王浩哲来说,变化并不只是AI帮科研人员少查几篇论文、少做几次计算,而是它开始参与实验前后的具体判断。
一个材料科学家为什么敢把实验室交给AI?
▲王浩哲在杜克大学。受访者供图
王浩哲的博士阶段,做的是二维半导体。
他常把自己的研究说得很直白:“我博士期间所有的研究,就是怎么大规模制备二维材料。在大规模制备的前提下,又怎么用这种材料去实现更多应用或者科研发现。色站资源”
王浩哲不仅要“发现材料”,还要“把材料做出来”。从最早靠胶带从石墨烯里“撕”出单层,到后来思考怎样用化学气相沉积实现大面积、可重复、可制造的生长,这里面的技术含量并不低。因为科学真正难的地方,往往不在于“能不能做出来一次”,而在于“能不能稳定地做出来一百次”。
博士毕业后,他没有继续扎在最热的二维半导体赛道上,而是转向了原子层刻蚀。
那时,很多人更关注沉积、关注材料怎么长得更好看。但王浩哲判断,半导体制造真正的瓶颈,未来很可能不在“沉积”,而在“刻蚀”——尤其是1纳米以下精度的刻蚀。
他洞察得很早,也看得很冷静。“这个技术非常新,还很少有人关注。直到现在,它的关注度也远远没有二维半导体这么高。但是国产免费观看高清电视剧播放我当时坚信,它一定是未来,一定是有用,并且一定是一个有潜力的技术。”
王浩哲第一次真正意识到AI能帮助科研,是在麻省理工学院(MIT)攻读博士学位期间。
那时机器学习刚兴起,他只是拿它去分析二维材料实验数据,尤其是大量拉曼光谱数据的表征。没想到效果出奇地好,能帮他快速处理海量信息,节省了大量人工分析的时间。“当时我就意识到,AI或者机器学习对科研肯定是有帮助的。”
随着大模型出现,王浩哲开始意识到,效率只是第一层变化。他开始想一个问题:如果文献检索、参数筛选、实验设计中的部分工作都能交给模型处理,那么科研人员最应该保留的是什么?
2023年,来到杜克大学独立建组以后,王浩哲的思考更深了一层:AI会不会改变科学创新本身的范式?
他的判断来自一个简单逻辑:如果AI能够持续吸收更多知识、拥有更强算力并进入真实环境,它能处理的问题就会不断增加。
第一次去硅谷接触AI时,他形容自己“非常非常害怕,可以免费看黄的软件下载同时也非常激动”。
王浩哲问了自己三个问题:这是可逆趋势还是不可逆趋势?它会不会让工作变得更有效率?如果前两个答案都是“是”,那为什么不主动拥抱它?
▲王浩哲在MIT。受访者供图
在Co-Scientist这个概念还没真正火起来的时候,王浩哲团队就已经开始做一件非常像“机器人科学家”的事:让大模型控制显微镜。
材料放进去,AI自动找样品、自动移动视野、自动拍照、自动分析,再自动筛选优质晶体。整个过程由多个环节组成,需要人和设备配合完成。为了实现这一步,他们不是简单接个接口,而是把显微镜、图像模型、语言模型和实验流程整合成一个可执行系统。
王浩哲喜欢把这件事说成“让一个大模型控制一台显微镜”。
后来,他们和谷歌团队更深入地合作。谷歌的Co-Scientist已经可以提出科学假说,而王浩哲想到的是:既然它能提出假说,为什么不能进一步验证?于是,合作继续推进,目标也从“提出想法”变成了“把想法落到实验里”。
因为很多人谈AI科学家,谈到最后还是停留在文献综述、假说生成、实验设计草案这些“纸面能力”上。而王浩哲做的,是让AI参与实验前的决策,并接受实际实验结果的检验。
他在接受《中国科学报》记者采访时说得很清楚:这不是一个完全意义上的闭环,因为人仍然非常重要;更准确地说,这是一个端到端的人机协同过程。AI从科研目标出发,完成假说生成、参数选择、实验执行辅助,再到最后的数据验证,构成一个完整链条。
论文里最有冲击力的场景,来自二维半导体生长实验。
实验室里,学生一直说:“还要再查文献,还要再试几个月。”
这几个月不是随口一说,而是科学实验里最常见也最无奈的现实:把不同文献里的条件一项项对齐,再结合自己实验室现有的设备、炉子、气路、样品和操作习惯,一点一点试。
“结果用了AI推荐参数以后,我们一下子就长出来了。”
在这项工作里,王浩哲反复强调的一个词是“可重复性”。
他和团队发现,很多文献虽然报道了不错的实验结果,但那些结果往往建立在特定设备、特定改造、特定操作习惯之上。换一个实验室、换一台设备,事情就未必成立。于是他们把实验室现有条件、已发表文献和大模型结合起来,让AI在现实限制下筛选方案,而不是只在理想条件中给出答案。
在香港城市大学机械系助理教授康文斌看来,这项工作最重要的地方就是把AI真正接到了实验硬件上,尤其是二维材料这部分结果。“传统自驱动实验室靠贝叶斯优化,本质上是用实验次数换收敛;这里是靠模型内化的工艺知识直接推出来的。如果这个结果站得住,效率上的差别是数量级的。”
新加坡国立大学计算机科学系助理教授张嘉恒也持相似看法。他向《中国科学报》记者表示,这项工作代表了AI科研系统的一个重要转折——从“提想法”走向“做实验”。
MXene的例子更能说明这一点。
王浩哲尝试一种此前实验室没有做过的新材料。传统路线里,前驱体四氯化钛非常危险,遇见空气就会剧烈反应,剧毒、易燃、难以处理。AI给出的建议是换成六氯乙烷——它是粉末状的,在空气中相对稳定,操作性好得多。
随后,AI又生成了200多种实验配方。研究人员在约25次实验后,终于看到了目标材料的特征峰。
王浩哲记得,当第一次看到目标材料的特征峰时,团队并没有欢呼。因为一个峰值不是答案,后面还有结构确认、稳定性测试、重复实验……
张嘉恒也提醒,作者们在论文里表现出了很好的科学审慎。“比如明确说明MXene的原子结构还需要进一步实验确认。接下来最值得期待的验证有三个方向:一是可重复性,把单次成功变成稳定的成功率;二是泛化性,看能否推广到更多材料体系和不同设备;三是规模化,如何让更多普通实验室也能用上,这是从‘演示’走向‘基础设施’的关键。”
这恰恰说明,AI并没有替代实验科学家。它只是把最难熬、最耗时、最依赖经验的那部分试错提前处理了一部分。
王浩哲强调,这里面没有神秘因素。AI提出科学假说很大程度上就是不断读文献、换参数、排序,把不合理的方案筛掉,把更有希望的排到前面。它带着一点“笨办法”的意味,但正是这种笨办法在现实科研中产生了实际价值。
王浩哲的目标很明确:用AI来造芯片,用AI来提高新型半导体从实验室走向产业化的速度。
他关心的不仅是材料能不能长出来,还包括良率、可靠性、稳定性,以及界面、接触、电接触材料的筛选。这些看上去很工程化的环节,在他眼里恰恰是AI适合切入的地方,因为这里面重复劳动太多,人的经验太贵,而模型的筛选能力正在变强。
他甚至想做一种递归自我改进的模型,帮助筛选新半导体材料、分析二维半导体界面和表面、优化器件路径。
如果这种模式日趋成熟,它最先改变的会是哪些领域?
康文斌的判断十分清晰:“实验环节越容易仪器化、机器人化的领域,越先被改变。第一波应该是薄膜和二维材料合成、半导体工艺开发。”
这与王浩哲的思考不谋而合。他并不相信AI会让科学家消失。恰恰相反,他一再强调,人仍然是科研流程里最重要的部分。
在王浩哲看来,AI真正改变的,不是谁替代谁,而是谁负责提出更好的问题。
他对学生的要求也变了。他并没有给学生加一堆花哨的新门槛,而是不断提醒他们:要拥抱AI。
他现在招收学生时,不再执着于单一背景,而是招专业背景不同的学生,有学计算机科学的、有学材料的、有学物理的,也有学化学和电子的。在王浩哲看来,未来科学家的核心竞争力不是记住更多知识,而是拥有跨越边界的能力。
“其他能力都可以培养。”王浩哲说。
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泉州今年中考落下帷幕 全市各地考试秩序井然
昨日,今年泉州中考落下帷幕。在为期三天的初中学业水平考试中,全市各地考试秩序井然,泉州考区考试组织工作零失误,实现了“健康中考、公平中考、平稳中考、温馨中考、诚信中考”的目标。
今年泉州市中考初三报考101719人、初二报考111447人,共设12个考区、108个考点,初三设3439个考场,初二设3764个考场,为45名申请考试便利的残疾考生提供考试温馨服务。
今年中考,市领导高度重视,有关部门细化责任分工,层层抓好工作落实,以高考的标准对标中考,全力统筹做好疫情防控和考试组织工作,做到“两手抓、两不误”。在当地卫健、疾控部门的指导下,各考区进一步细化防疫方案、强化应急演练,坚持“一考区一方案”“一考点一方案”,围绕重点环节,抓牢关键部位,逐一落实组考防疫措施,做到“有管理、有监测、有检查、有落实”。各考区积极协调当地公安、卫健、疾控、宣传、网信、生态环境、市场监管、无线电、通信管理、气象、电力等部门,凝聚工作合力,认真落实“齐抓共管、联防联控”工作机制,确保快速有效处理中考期间出现的各类突发、偶发事件。通过多渠道、多形式,把政策规定和各阶段考生及家长须知、应知的信息,全面及时让每位考生、家长知晓;在考场布置以及监考、施考的每一个细节,充分体现以生为本的人文关怀,打造温馨中考。(泉州晚报记者 曾聪虹)
队报:马赛至少两季内须减负压缩开支
据《队报》报道,阿格尔德转会皇家社会一事反复、赫伊别尔拒绝纽卡斯尔后,马赛近期转会动作放缓,最后几天将趋于密集。

在阿格尔德转会皇家社会出现反复、赫伊别尔拒绝加盟纽卡斯尔之后,马赛的转会运作便陷入停滞,最后几天的争夺预计将十分激烈。弗兰克-麦考特不断向格雷戈里-洛伦齐、布鲁诺-热内西奥以及Winners球迷组织领袖拉希德-泽鲁阿尔等人强调,马赛至少在未来两个赛季必须精简阵容,降低运营开支。体育总监和主教练都有明确的引援思路,希望在门将、中后卫、中场和右边锋位置补强,但他们的提议屡次遭到老板拒绝。麦考特的态度很明确:必须先收缩开支,才能谈引援。
2026-09-29 11:55:216分钟阅读阅读 2439
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文|《中国科学报》记者 孙滔
王浩哲最常听见的一句话,是学家I新学网学生说:“这个材料还要再试几个月。”
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对美国杜克大学电子与计算机工程助理教授王浩哲来说,变化并不只是AI帮科研人员少查几篇论文、少做几次计算,而是它开始参与实验前后的具体判断。
一个材料科学家为什么敢把实验室交给AI?
▲王浩哲在杜克大学。受访者供图
王浩哲的博士阶段,做的是二维半导体。
他常把自己的研究说得很直白:“我博士期间所有的研究,就是怎么大规模制备二维材料。在大规模制备的前提下,又怎么用这种材料去实现更多应用或者科研发现。色站资源”
王浩哲不仅要“发现材料”,还要“把材料做出来”。从最早靠胶带从石墨烯里“撕”出单层,到后来思考怎样用化学气相沉积实现大面积、可重复、可制造的生长,这里面的技术含量并不低。因为科学真正难的地方,往往不在于“能不能做出来一次”,而在于“能不能稳定地做出来一百次”。
博士毕业后,他没有继续扎在最热的二维半导体赛道上,而是转向了原子层刻蚀。
那时,很多人更关注沉积、关注材料怎么长得更好看。但王浩哲判断,半导体制造真正的瓶颈,未来很可能不在“沉积”,而在“刻蚀”——尤其是1纳米以下精度的刻蚀。
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王浩哲问了自己三个问题:这是可逆趋势还是不可逆趋势?它会不会让工作变得更有效率?如果前两个答案都是“是”,那为什么不主动拥抱它?
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王浩哲喜欢把这件事说成“让一个大模型控制一台显微镜”。
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