摘要
5月19日，在Google I/O的窗口期，Nature同日上线两篇论文。 一篇介绍ERA（Empirical Research Assistance，经验性研究助手），这是一套由大模型加树搜索驱动的系统，目标是让AI自动写出用于计算实验的专家级科学软件。 另一篇介绍Co-Scientist（AI 合作科学家），这是一套多智能体架构，让AI持续生成、批判、细化科研假设，随测试时计算量扩展，假设质量持续提升。 两篇论文的发布方均是Google。发布的时间点，也选在了Google官方宣布「Gemini for Science」工具集上线的同一天。 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/gemini-for-science-io-2026/ 两篇论文同日登上Nature，与Gemini for Science工具集的发布同一时刻落地，释放出这样一个信号：Google是在用同行评审为整套工具链做信用背书。 这是AlphaFold之后，Google在科学领域推出的又一项重磅成果。 一日两篇Nature Gemini接管两段科研流水线 紧跟在两篇论文后面的，是一份100多家机构的名单。 Google官方称，已与100多家机构合作验证新系统和工具，包括斯坦福大学、帝国理工学院、Crick Institute（克里克研究所）、ICML、STOC、NeurIPS、美国国家实验室等。 同时还建立了由博士生、产业研究员和诺奖得主等组成的「可信测试者」社区，并与 ICML、STOC、NeurIPS等会议试点同行评审辅助工具。 Google在推出AI工作台的同时，还发出两篇Nature论文，为整套工具链做信用背书。 先看ERA论文。 https://www.nature.com/articles/s41586-026-10658-6 ERA的定位是经验性研究助手，主要任务是替科学家写出专家水准的实验软件。它的底层是大语言模型加树搜索，目标是把一个质量指标拉到最高。 这套系统在Nature论文里交出了一份亮眼的成绩单： 生物信息学方向，ERA独立发现了40种新的单细胞数据分析方法，在公开榜单上跑赢所有人类提交的方法。