你有没有想过，一个AI要做科研，到底缺的是什么？
大部分人的第一反应是：算力不够，或者模型不够聪明。但2026年这篇论文给出的答案完全不一样。它说，现在那些能自动写论文、自动跑实验的AI科学家系统，其实workflow已经很完整了，从提想法到写论文的每一步都能自动化。真正缺的，是它们压根没看过真正的实验数据。
这句话第一次读到时会觉得奇怪。AI处理数据不是天经地义的事吗？但仔细想想就明白问题在哪了。现在大多数AI科学家系统看到的不是原始的病理切片图像、不是原始的地震波形，而是别人已经提前处理好的一串数字、一个表格、一段文字描述。
这就好比让一个侦探破案，但你不让他去现场，只给他一份别人写好的案情摘要。摘要里说"死者胸口有伤
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