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Google 推出 Gemini for Science 加速科學探索。 Google 近日發表「Gemini for Science」，旨在透過通用型 Agent 解決科學研究中知識爆炸與手動分析耗時的瓶頸。這套工具集不僅能處理複雜的科學任務，更透過多代理系統（Multi-agent system）模擬科學方法，協助研究人員從繁瑣的資料處理中解放，專注於最具影響力的科學問題。 核心實驗工具 Google Labs 此次推出了三項主要的實驗性原型工具，分別針對科學研究的不同階段進行優化： Hypothesis Generation（基於 Co-Scientist）：模擬科學研究方法，透過多 Agent 的「創意競賽」機制，協助研究人員定義挑戰、生成並辯論假說，並確保所有主張皆有可點擊的引用來源作為嚴謹度支撐。 Computational Discovery（基於 AlphaEvolve 與 ERA）：這是一款 Agentic 研究引擎，能並行生成並評估數千種程式碼變體，讓研究人員在極短時間內測試複雜領域（如太陽能預測或流行病學）的新型建模方法，解決過去需耗時數月才能完成的運算瓶頸。 Literature Insights（基於 NotebookLM）：針對龐大的科學文獻，此工具能搜尋並將結果結構化為表格，支援自定義屬性分析。使用者可透過對話挖掘文獻細節，並生成報告、簡報、資訊圖表及影音摘要，有效識別研究缺口。 企業級應用與實證 這些技術已不僅限於實驗室，Google Cloud 正將其推向企業市場，並已在多個領域展現具體影響力： 供應鏈與機器學習優化：BASF 利用 AlphaEvolve 優化供應鏈，Klarna 則藉此強化其機器學習模型。 科學研究加速：Daiichi Sankyo、Bayer Crop Science 及美國能源部 Genesis Mission 旗下的國家實驗室，正透過 Co-Scientist 解決基礎科學挑戰。 學術驗證：相關研究論文已發表於《Nature》，且 Google 正與 ICML、STOC 及 NeurIPS 等頂尖會議合作，開發用於 Agentic 同儕審查的工具，如「Paper Assistant Tool (PAT)」與「ScholarPeer」。 Science Skills 與生態系整合 為了進一步提升研究效率，Google 推出了「Science Skills」套件，整合了超過 30 個生命科學資料庫（如 UniProt、AlphaFold Database、AlphaGenome API 與 InterPro）。 研究人員可在 Google Antigravity 等 Agentic 平台上呼叫這些 skill。 實測顯示，原本需耗時數小時的結構生物資訊學與基因組分析，現在僅需幾分鐘即可完成。 團隊已利用此工具針對 AK2 基因突變導致的罕見遺傳疾病，獲得了新的機制洞察。詳情可參考 Science Skills 使用案例 。 責任開發與未來展望 Google 強調科學工具的開發必須具備嚴謹性與責任感，目前已與全球超過 100 個學術機構合作，包括史丹佛大學（肝纖維化研究）、倫敦帝國學院（抗微生物藥物耐藥性）及 The Crick Institute。此外，Google 建立了一個包含博士生、產業研究員及諾貝爾獎得主在內的「信任測試者社群」，針對複雜的現實挑戰進行壓力測試。隨著 Gemini Deep Think 的發布，Google 持續提升模型在科學任務上的核心能力，目標是讓 AI 成為科學進步的加速器，協助人類解決最迫切的社會挑戰。 有興趣的使用者可前往 Google Labs 科學專區 註冊以獲取存取權限。原文：https://easyvibecoding.app/curated/1469