大模子不会搞科研？哈佛 MIT 搞出了 “万能钥匙”，还能自动造工具

[db:作者]

前言大模子吹了半天 “AI 科学家”，成果连科研的门都摸不到？
Gemini、Claude 写得了诗拟得了邮件，可让它们设想新药、模拟黑洞，只会甩一句 “我只是说话模子”！
就在这 “能说不能做” 的僵局里，哈佛 MIT 忽然扔出 “王炸”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
ToolUniverse 刚亮相就登上《Nature》，不但能让 AI 玩转 600 多种专业工具，还能自动造新工具提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
这哪是普通技术？简直是给 AI 科研开了 “万能钥匙”，要完全改写玩法了！

大模子科研窘境破局比来科技圈被一则消息刷屏：哈佛和 MIT 联手推出的 ToolUniverse，刚亮相就登上了《Nature》，很多人说这能够要改变 AI 搞科研的方式提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

为啥大师这么冲动？先说说用大模子的实在窘境，现在 Gemini、Claude 这些模子，写首诗、拟个邮件都很溜，但你如果让它 “设想个新药”“模拟黑洞”，它只会回一句 “对不起，我只是说话模子”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
吹了半天 “AI 科学家”，成果这 “科学家” 连尝试室的专业工具都不会用，比如生物研讨的 ChEMBL 数据库、物理的模拟器，这些工具各有各的 “脾性”，接口、格式全纷歧样，AI 碰了就懵提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

直到 ToolUniverse 出现，这个 “能说不能做” 的僵局才被打破提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。先看个真刀真枪的测试：研讨团队让 AI（基于 Gemini-CLI）找一款更平安的降胆固醇药，成果超越预期提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
AI 第一步先 “搞懂题目”：挪用文献挖掘工具，发现洛伐他汀这类老药会有肌肉疼的副感化，根源是 “肝外渗透”；然后定方针：新药得药效更强，还得只在肝脏起效；


接着“组队干活”：自动挪用三个工具 ——ChEMBL 数据库找 100 多品种似化合物，Boltz-2 算结协力（看药效），ADMET-AI 测渗透率（看平安性）；
最初交出成果：不但复现了已上市的 “普伐他汀”（副感化小的那款），还找到个新化合物，结协力比老药高 30%，脑渗透率（副感化泉源）降了 50%提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

这不是简单的 “用工具”，而是 AI 真的在 “了解科研逻辑”，这背后全靠 ToolUniverse 的硬气力提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。它不是新模子，而是给 AI 搭了个 “科研基建”，焦点就四件事：
第一是当 “工具商铺”，把 600 多种生物、化学、物理的专业工具全收进来，贴好同一标签提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。AI 想找工具，就像我们在利用商铺搜 APP 一样方便，不用再对着零星的工具 “大海捞针”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

还可以当 “万能翻译官”，AI 说的 “人话”（自然说话），它能转成工具懂的 “机械指令”；
工具输出的 “天书数据”（比如一堆代码），它又能译成 AI 能了解的 “结论”，比如 “连系能 - 8.2 kcal/mol”，完全处理 “鸡同鸭讲” 的题目提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
做“DIY 工场”也不在话下，如果商铺里没有需要的工具，你用 “人话” 描写需求（比如 “我要个画火山图的工具”），AI 就能自动天生新工具的代码框架，不用再等法式员开辟提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

不外科研不是用单个工具就行，得走流程，比如搞药要先查靶点、再筛化合物、最初测毒性，一步错步步错提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。ToolUniverse 能让 AI “排兵布阵”：
定好 “A 工具的输出给 B 用”，设好 “毒性超标就回头重筛”，甚至能自己优化流程，比如感觉某工具太慢就换一个，从 “用工具” 升级成 “懂科研”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。


ToolUniverse 的深层代价ToolUniverse 最利害的不是这些功用自己，而是它补了 AI 科研的 “基建短板”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。现在行业里都在卷 “模子参数”，比谁的模子更 “聪明”，但这就像搞 “武备比赛”—— 没有路，再强的 “战车” 也跑不起来提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
ToolUniverse 做的就是 “修路”：它把分离在各个尝试室的工具同一标准，让 AI 能真正落地到科研场景，这比纯真堆参数有用很多提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

更关键的是它的 “开放生态”，科研工具原本就散在全球的小尝试室里，有的是教授自己写的小剧本，有的是团队攒的分析软件，之前没法整合提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
ToolUniverse 激励大师把这些 “独门特技” 进献出来，经过它实现标准化 —— 这比大厂凭空诬捏搞 “万能 AI” 靠谱多了，由于科研的焦点是合作，不是把持提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

现在再看 ToolUniverse 登上《Nature》，就懂为什么它能刷屏了：它不是给 AI 加了个 “新技术”，而是给 AI 科研开了个 “新范式”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
今后 AI 能够真的能走进尝试室，帮着找新药、算物理公式，而不是只在屏幕上 “纸上谈兵”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。这场改变，才刚开首提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。