> 仅用极低算力成本筛查数百万种结构并实证四种全新材料，AI智能体首次打通超导研究从理论预测到实验验证的全链路。

材料科学界常被戏称为“炼丹术”，尤其是在超导材料领域，研究人员长期依赖直觉与海量的盲目试错。然而，阿里达摩院联合多所顶尖高校最新发布的AI智能体Elements Claw，犹如一台精密的数字工业机床，彻底粉碎了这种手工作坊式的工作流。它不仅仅是一个单一的预测模型，而是行业内首个实现超导材料从大规模筛选到实验室合成闭环的自主科研引擎。

## 专通融合架构 暴力穷举到精准制导的技术突围
长久以来，机器学习在材料科学中的应用往往受困于维度诅咒。算力强大的单一模型只能做晶体结构的几何预测，却不懂得如何评估合成的化学可行性。Elements Claw的破局点在于其独创的专通融合架构。

底层引擎　其核心是一个拥有十亿参数级别的原子基础模型。该模型吞咽了上亿个分子和晶体结构数据，在图神经网络的加持下，它对材料超导临界温度的预测误差被奇迹般地控制在微小的范围内，判断超导性的准确率极高。在仅耗费约28个GPU小时的极限压榨下，系统完成了对240万种稳定晶体结构的暴力地毯式筛查，精准锁定了6.8万种候选目标。这种将庞大化学空间压缩至人类可解范围的算力调度，是传统超算集群采用物理方程验算难以想象的。

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## 从辅助到主导 智能体如何改写材料科学工作流
如果在过去，算法的工作到输出一堆候选名单就结束了。但Elements Claw搭载的通用智能体框架，让它跨越了从数字世界到物理实验室的鸿沟。

工作流演进　这套系统能够像一位资深的材料学专家一样，自动接入全球学术数据库查阅最新文献，核对目标材料是否已被合成。更令人惊叹的是，它能够自主设计实验方案，评估不同反应条件下的热力学稳定性。当研究团队根据其生成的方案在实验室中点燃高温设备时，他们成功合成并验证了四种全新的超导材料。整个过程不再是人脑为主导、机器打下手，而是AI完成全链路推演，人类只需提供最后的物理确权。

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## 算力解锁化学空间 科学探索的下一个纪元
研发团队此次选择将相关数据与候选库向全球科研界全面开放，其背后的技术野心远不止于验证几款超导材料。

产业影响　Elements Claw的成功，证明了复杂智能体在处理高维度、非线性科学难题时具备了逻辑闭环的能力。它预示着未来材料学的突破将不再完全依赖于极个别学者的灵光一现，而是转变为算力驱动下的智能化流水线。可以预见，这种自动化范式将迅速外溢至电池材料、半导体掺杂等更广泛的领域。当系统能够自我进化并在海量文献中挖掘新线索时，人类科学家将从枯燥的调参和试错中被彻底解放，转而聚焦于更高维度的理论重构。

达摩院Elements Claw 算力驱动下的超导材料研发闭环

> 谷歌 DeepMind 研究员预测，2026年将成为 AI 技术的分水岭，持续学习能力将全面落地。这意味着 AI 将不再依赖静态训练数据，而是像人类一样在不断摄取新知识中自我进化，最终在2050年成为诺贝尔奖级科研的主力军。

## 技术拐点 2026年开启持续学习新纪元

持续学习（Continuous Learning）被视为 AI 通向通用智能的必经之路。谷歌 DeepMind 的最新研究指出，这一关键技术有望在2026年全面实现。不同于当前模型训练完成后即“固化”的状态，具备持续学习能力的 AI 能够在不间断运行中自主吸收新知、修正错误并优化策略。

谷歌已经在该领域取得实质性突破。在 NeurIPS 2025 大会上，团队提出的“嵌套化方法”显著提升了大语言模型的上下文处理与实时学习能力。Anthropic CEO Dario Amodei 亦对此表示认同，认为2026年将是该技术从实验室走向实用化的关键节点。届时，AI 将具备真正的“成长性”，彻底改变现有的模型迭代逻辑。

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## 编程终局 2030年全自动编程将成现实

持续学习技术的成熟将直接引爆编程领域的革命。目前的 Claude Code 等工具已能大幅减少人类干预，而根据预测，到2030年，全自动编程将成为常态。

届时，AI 不仅是辅助工具，更将完全取代人类程序员的角色，独立承担从需求分析到代码实现、测试部署的全流程工作。研究人员甚至探讨了“智能爆炸”的可能性——当 AI 研发实现完全自动化后，系统将以超越人类理解的速度进行自我迭代，推动社会进入超智能时代。

## 科研愿景 2050年 AI 剑指诺贝尔奖

《自然》杂志的展望为 AI 的长远未来描绘了宏伟蓝图。预计到2050年，AI 系统将彻底重塑科学研究范式，成为诺贝尔奖级发现的核心驱动力。

未来的实验室将呈现全新景象：由 AI 算法驱动的自主系统与机器人实验员全天候协作，不知疲倦地探索科学边界。这种“无人化科研”不仅将指数级提升发现速度，更可能在人类无法触及的复杂维度上取得突破。DeepMind 的预测不仅是技术路线图，更是对人类文明认知边界的一次大胆扩容。

DeepMind 重磅预测：2026年 AI 将实现持续学习与自主科研

> 今日AI界风起云涌，从苹果对计算机视觉初创公司的收购意向，到大型模型安全性的惊人发现，再到谷歌、微软等巨头在浏览器、深度学习领域的技术革新，以及西湖大学“AI科学家”的惊艳表现，无不预示着人工智能正以前所未有的速度渗透并重塑着我们的世界。

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## 苹果拟收购Prompt AI，剑指智能家居安防

据最新消息，苹果公司正在与计算机视觉初创公司 Prompt AI 进行最后的收购谈判。Prompt AI 成立于2023年，其核心技术能够与家庭安防摄像头高效联动，提供高精度的识别与分析服务。此次收购若能成功，将极大增强苹果在智能家居和AI技术领域的战略布局，特别是在家庭安全方面的竞争力。

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## AI安全警钟 250份“毒”文件即可“策反”大型模型

Anthropic 的一项突破性研究揭示了大型语言模型一个惊人的安全漏洞。研究发现，仅需250份经过特殊构造的“投毒”文件，就可以在大型AI模型中成功植入“后门”。更令人担忧的是，这种攻击方式的有效性与模型的大小无关，即便是参数量更大、在更干净数据集上训练的模型也同样脆弱。这一发现颠覆了以往“模型越大越安全”的普遍认知，为AI安全领域敲响了警钟。

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## MIT联手丰田推新AI工具，机器人在“虚拟厨房”中练就真本事

麻省理工学院（MIT）与丰田研究院合作，共同研发了一款名为“可引导场景生成”的创新AI工具。该工具能生成高度逼真的虚拟训练环境，如厨房、客厅等，让机器人可以在模拟场景中进行大量练习。这项技术显著提升了机器人学习和处理现实世界复杂任务的能力，为机器人技术的未来发展开辟了一条全新且高效的路径。

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## 谷歌AI月处理超1.3万亿“代币”，计算复杂度而非用户量激增

谷歌透露，其AI产品的月处理“代币”（tokens）量已激增至超过1.3万亿。然而，官方解释这一数据的飙升主要反映了模型后端计算复杂度的显著提高，而非用户使用量的直接大幅增长。这一现象背后，是AI模型日益强大的能力，同时也引发了业界对计算资源消耗和环境影响的持续关注与争议。

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## Chrome浏览器迎Gemini加持，“上下文任务”让网页浏览更懂你

谷歌正在为其Chrome浏览器测试一项名为“上下文任务”（Contextual Tasks）的Gemini新功能。该功能旨在深度整合Gemini AI的聊天交互能力，使其能更好地理解当前网页内容，并基于上下文智能地处理浏览任务和自动化复杂操作。目前，这项功能已在Chrome Canary测试版中进行实验，预示着未来的网页浏览体验将变得更加智能和高效。

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## “AI科学家”诞生西湖大学，两周完成人类三年科研

西湖大学研发的AI科学家“DeepScientist”展现了惊人的科研能力。它仅用两周时间，便完成了通常需要人类科学家三年才能完成的工作量，不仅能独立生成科学想法并进行验证，还在三个前沿AI任务中刷新了人类创造的纪录。DeepScientist强大的自主科研能力，标志着AI已从辅助工具向独立的科研伙伴迈出了重要一步。

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## 微软研究院发布Skala模型，以更低成本实现更高精度深度学习

微软研究院推出了名为Skala的全新深度学习模型。该模型通过创新的方法，在大幅提升计算效率的同时，实现了以往需要更高计算成本才能达到的精度。具体来说，Skala能够以接近meta-GGA的速度，达到混合泛函的精度，在分子体系原子化能量评估等任务中表现出极低的误差，显著优于现有方法，为科学计算领域带来了新的突破。

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## 开源工具Petri认证 Claude Sonnet 4.5登顶“最安全大模型”宝座

在Anthropic推出的开源人工智能审计工具Petri的最新评估中，Claude Sonnet 4.5在“风险任务”类别中表现最佳，被评定为目前最安全的大型语言模型（LLM）。这一评估结果为企业和开发者在选择兼顾性能与安全性的AI模型时提供了重要的参考依据。

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