科学发现旗舰工作
范式级
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收录解读
Co-Scientist 把科学假设生成做成多 agent 系统：多个 agent 持续生成、批判、排序和改进假设，并通过 test-time compute scaling 提升假设质量。
系统面向研究目标和既有证据生成可实验验证的新假设；论文在药物重定位、新靶点发现和抗微生物耐药机制解释中验证，特别是 AML 候选药物和协同组合治疗经过体外实验确认。
它值得正式收录，因为这是 Nature 顶刊中对通用 AI co-scientist 架构、异步任务执行、tournament evolution 和真实生物医学验证的系统化报告。
它没有更高，是因为尽管具备范式意义，仍需要更多独立实验室复现、长期失败分析和跨学科验证来确认可靠性边界。