Google 发布 Gemini for Science 工具集，同日两篇 Nature 论文分别介绍 ERA（自动写科研软件）和 Co-Scientist（AI 协作生成科研假设），覆盖假设生成、计算发现和文献洞察三大环节。
Google 发布 Gemini for Science 工具集，同日两篇 Nature 论文分别介绍 ERA（自动写科研软件）和 Co-Scientist（AI 协作生成科研假设），覆盖假设生成、计算发现和文献洞察三大环节。
Anthropic发布Claude Fable 5与Mythos 5双版本，SWE-bench Pro得分80.3%，API定价输入$10/百万Token，限时免费至6月22日。
Google 在 2026 年 I/O 期间发布了一套面向科研工作者的 AI 工具集 Gemini for Science，同一天 Nature 上线了两篇论文分别介绍其中两个核心系统。这不是 PPT 发布，是带着同行评审背书的实打实产品。
Gemini for Science 把科学研究的核心瓶颈拆解为三个模块：
| 模块 | 底层技术 | 定位 | 论文背书 |
|---|---|---|---|
| 假设生成 | Co-Scientist | AI 协作生成科研假设 | Nature 论文 |
| 计算发现 | AlphaEvolve + ERA | 自动编写实验软件 | Nature 论文 |
| 文献洞察 | NotebookLM | 结构化文献检索与分析 | 早期预览 |
ERA（Empirical Research Assistance，经验性研究助手） 是一套由大语言模型加树搜索驱动的系统，目标是让 AI 自动写出用于计算实验的专家级科学软件。
Nature 论文中的成绩：
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10658-6
Co-Scientist 是基于 Gemini 的多智能体系统，核心机制是"点子锦标赛"（idea tournament）——多个智能体之间不断生成、辩论、批判、细化假设，随着测试时计算量扩展，假设质量持续提升。
论文验证了三个生物医学场景：药物再利用、新靶点发现、抗微生物耐药机制解释。其中急性髓系白血病（AML）的药物再利用候选和协同组合疗法已在体外实验中得到验证。
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10644-y
除了三个核心模块，Google 还发布了一套 Science Skills，集成了 30 多个生命科学数据库和工具，包括 UniProt、AlphaFold Database、AlphaGenome API、InterPro 等。
在早期测试中，Science Skills 在 AK2 基因相关的罕见遗传病分析中产出了关于潜在机制的新洞察，将原本需要数小时的复杂分析压缩到分钟级。
百年化工巨头 BASF 用 AlphaEvolve 解决了一个反复失败的供应链建模问题：180 个生产基地、5000 多条价值链，单一产品物料清单深达 30 层。此前多次用确定性模型建数字孪生均告失败。
AlphaEvolve 输入三年历史数据和一段种子程序后，自动提炼出三条关键规则，相比初始种子模型准确率提升超过 80%。
Google 称已与 100 多家机构合作验证，包括斯坦福大学、帝国理工学院、Crick 研究所等，并建立了从博士生到诺奖得主的"可信测试者"社区。同时与 ICML、STOC、NeurIPS 等顶级会议试点同行评审辅助工具。
目前以 Google Labs 实验性产品形式开放，具体定价策略尚未公布。
