来自加利福尼亚大学圣迭戈分校（UC San Diego）Biwei Huang 实验室的研究团队提出了一种自主因果分析智能体 Causal-Copilot。该实验室专注于因果推理与机器学习的交叉研究，在因果发现和因果表征学习领域取得了多项重要成果。论文共同第一作者 Xinyue Wang、Kun Zhou 和 Wenyi Wu 均来自 Biwei Huang 教授实验室，他们在因果推理与大语言模型结合方面开展了这项创新性研究。同时这项研究也得到了创业公司 Abel.ai 的大力支持和协助。 一个普遍的困境…

编辑丨% 4 月的一个星期天早上，病理学家托马斯·蒙廷 （Thomas Montine） 召开了他一生中最超现实的会议之一。在一个名为 Virtual Lab 的系统的在线测试界面中，Montine 构建了一个由六个人工智能（AI）角色组成的团队，所有角色都由商业大型语言模型提供支持。 他赋予了这些模型全新的身份：一对神经科学家，一位是神经药理学家，另一位是药物化学家。然后，他要求这个虚拟实验室小组研究阿尔茨海默病的可能治疗方法，并讨论知识差距、进展障碍和要测试的假设。 在加利福尼亚州斯坦福大学研究认知障碍的…

大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS 相比现有 OpenAI 的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过 38.97%，Tokens 的开销进一步降低 60.95%，一举登顶记忆管理的 SOTA 框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了 159%，相当震撼！       图 1. MemOS 项目官网报告的性能表现 在大型语言模型（LLM）一路狂飙的这几年，参数规模和算力几乎成了 AI 能力的代名词。可当大模型逐…

编辑 | ScienceAI 在生物研究中，重复性实验如细胞培养、优化参数往往耗时耗力，且受人为误差影响。传统自动化方案（如液体处理机器人）虽能辅助，却缺乏灵活性 —— 面对复杂协议、动态实验条件时，常需人工干预，难以自主应对错误或优化设计。 如何让 AI 真正 “理解” 并执行生物实验，成为科研加速的关键瓶颈。 最近，来自中国科学技术大学苏州高等研究院的研究团队提出了 BioMARS 系统（Biological Multi-Agent Robotic System），首次将大语言模型（LLMs）与视觉…

本文一作：陈天行，TianxingChen.github.io，2025 级香港大学 MMLab 博士生，师从罗平教授。在学术顶会以一作 / 共一发表多篇论文，获得 ECCV 协同具身智能研讨会 Best Paper，CVPR Highlight 等。获得 CCF 优秀大学生等多项荣誉以及 20 余项国家级竞赛奖项。担任 CVPR 2025 RoboTwin 双臂协作竞赛组织者。发起《具身智能技术指南》项目，已破 6k Github Stars。Lumina 具身智能社区联合创始人。 最近，上海交通大学…

在「写代码」这件事上，大模型是真的在提高生产力，开发者也愿意花钱买时间。 都说「写代码」是当前 AI 大模型最有希望的应用，事实果真如此吗？ 根据 Anthropic 最近公布的一项数据，他们的 Claude Code 已经吸引了 11.5 万名开发人员，并在一周内处理了 1.95 亿行代码。而这款工具，才刚刚发布 4 个多月。 Menlo Ventures 风险投资家 Deedy Das 据此推断，仅靠 Claude Code 这个产品，Anthropic 的年收入就可能达到 1.3 亿美元。 按照这个算法，每个开发者平均每年将向…

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