Kosmos – FutureHouse 推出的AI科学家系统
Kosmos是什么
Kosmos 是新一代 AI 科学家,由 FutureHouse 推出的自动化科研系统 Robin 升级而来。Kosmos采用结构化世界模型,能高效整合海量信息,单次运行可解析 1500 篇论文、执行 42000 行代码,处理规模远超同类系统。Kosmos 能在神经科学、材料科学、统计遗传学等领域快速完成复杂研究任务,一天工作量相当于人类科学家六个月的投入,且 79.4% 的结论准确可靠。Kosmos具备完全可审计性,确保研究透明可追溯。

Kosmos的主要功能
- 自动化科学发现:能独立完成从文献搜索、数据分析到假设生成的完整科学发现流程,无需人工干预。
- 高效信息整合:通过结构化世界模型高效整合海量信息,处理数千万 tokens 量级的内容,确保科研目标的连贯性。
- 大规模数据分析:单次运行可解析 1500 篇论文并执行 42000 行分析代码,处理规模远超现有智能体系统。
- 跨领域应用:适用神经科学、材料科学、统计遗传学、心血管医学等多个学科领域,能复现和提出新的科学发现。
- 完全可审计性:每项结论均可追溯至启发该结论的代码或文献片段,确保研究过程透明、可验证。
- 加速科研进程:一天内完成的工作量相当于人类科学家六个月的科研投入,显著提升研究效率。
- 提出创新方法:能独立开发新的分析方法,如在阿尔茨海默症研究中提出新的时间序列分析方法。
- 支持科学研究:为科学家提供辅助工具,帮助快速验证假设、探索新方向,生成可追溯的科学报告。
Kosmos的技术原理
结构化世界模型(Structured World Model):用结构化世界模型管理多个智能体之间的信息共享和任务协调,确保在复杂任务中保持连贯性和一致性。通过持续更新世界模型,Kosmos 能高效整合来自不同智能体的信息,支持大规模的并行处理和多步推理。
多智能体系统(Multi-Agent System):由多个智能体组成,每个智能体负责特定任务,如数据分析、文献搜索或假设生成。智能体通过结构化世界模型进行协作,实现并行处理和高效的任务分配,显著提升工作效率。
深度语言模型(Deep Language Models):基于深度语言模型,能理解和生成自然语言文本,用在文献搜索和分析。通过上下文管理,Kosmos 在多步推理中保持连贯性,处理复杂的科学问题。
高效的信息整合与推理:Kosmos 能高效整合来自不同来源的信息,包括实验数据和文献知识,通过多步推理逐步逼近科学发现。这种能力使其能在大规模数据中发现隐藏的模式和关系。
完全可审计性(Full Traceability):Kosmos 的每个结论都能追溯到具体的代码或文献片段,确保研究过程的透明性和可验证性。生成的科学报告中每项陈述都附有支持的引用,方便科学家进行验证和复现。
动态更新与迭代:Kosmos 的世界模型根据每次运行的结果动态更新,逐步优化分析方法和假设。通过多次迭代,Kosmos 提高发现的准确性和可靠性。
科学家辅助(Scientist-in-the-loop):作为科学家的辅助工具,提供高质量的数据和研究目标,通过自动化分析和推理提供初步发现。科学家对发现进行评估和验证,形成高效的反馈循环。
Kosmos的项目地址
项目官网:https://edisonscientific.com/articles/announcing-kosmos
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2511.02824
Kosmos的应用场景
- 神经科学:复现核苷酸代谢在低温处理小鼠大脑中的关键作用,揭示阿尔茨海默症中神经元脆弱性的分子机制。
- 材料科学:确定热退火过程中绝对湿度对钙钛矿太阳能电池效率的决定性影响,助力材料性能优化。
- 统计遗传学:提出单核苷酸多态性(SNP)降低 II 型糖尿病风险的新机制,为遗传学研究提供新视角。
- 心血管医学:发现 SOD2 高水平可能减轻心肌纤维化,为心血管疾病研究提供潜在治疗靶点。
- 阿尔茨海默症研究:开发新方法解析 tau 蛋白累积的分子事件序列,推动阿尔茨海默症病理机制研究。
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