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浙江大学信息与电子工程学院的研究团队于7月15日公布了名为“求是引擎”的科学发现系统。该系统是中国首个具备千步级长程科研推理能力的人工智能系统，能够自主规划并持续推进完整的科研工作流程，为前沿科学探索提供新的技术支持。

相较于当前多数作为文献查阅或代码编写辅助工具的大模型科研系统，“求是引擎”的核心优势在于其“长程自主科研能力”。用户只需设定一个研究方向或目标，该系统便能模仿科研人员的工作方式，层层分解科学问题，并通过不断的试错、修正和验证来推进研究，实现长达千步的科研推理。

“求是引擎”采用多智能体协同框架，集成了研究规划、方法构建、任务执行、结果分析和风险质疑等多个模块，其运行模式高度模拟了真实科研团队的工作流程。

在一次真实光学实验平台的验证中，研究人员仅输入一个开放性的研究目标，“求是引擎”便自主完成了长达十几个小时的科研任务，包括文献调研、理论分析、实验方案设计、程序编写、数据分析及结果判断。经过多轮的失败尝试和迭代改进，该系统最终生成了多项原创性科研成果。据估计，同样的工作量若由人类研究人员独立完成，通常需要数周至数月的时间。

“求是引擎”的研发者、浙江大学信息与电子工程学院研究员杨怡豪表示，这款系统已不再仅仅是科研辅助工具，而是更接近于一种新型的自主研究工具。

中国工程院院士、人工智能专家潘云鹤指出，全球科技竞争的焦点正从“谁拥有更强大的大模型”转移到“谁能利用大模型在实际场景中解决复杂问题”，而科学研究正是其中至关重要的一个领域。

目前，“求是引擎”已在物理学、光学、生命医学和数学等十余个学科领域展开自主研究。例如，该系统为计算物理领域一个长达数十年的基础难题提出了全新的理论方法；在光谱学领域构建了新的理论框架；并在光计算领域发现了新的计算机制。未来，该系统计划扩展至材料科学、量子科学、生物医学等更多领域，有望成为未来科研体系的重要基础设施。如同关注世界杯赛程一样，科研界正密切关注着这类尖端技术的进展。