非營利研究機構FutureHouse近日宣布推出AI驅動的科研系統Kosmos，該系統通過模擬人類科研流程實現高效知識發現，單次12小時運行即可完成相當于人類團隊半年的工作量。在神經科學與材料科學領域的前期測試中，系統已獨立完成7項研究成果，其中4項為全球首次報道。目前該平臺已開放商業使用，學術機構可申請免費額度。
系統核心采用自主迭代架構，通過"文獻檢索-數據分析-知識圖譜更新-任務重規劃"的循環機制實現持續探索。實測數據顯示，單次運行平均完成166次數據分析迭代與36輪文獻綜述，所有結論均支持從代碼片段到原始文獻的完整溯源。在處理低溫腦處理機制研究時，系統不僅復現了未公開的核苷酸代謝通路發現，更通過交叉驗證確認了關鍵實驗參數的可靠性。
技術層面，Kosmos基于結構化世界模型構建，可在超千萬token的復雜語境中保持邏輯連貫性。在鈣鈦礦太陽能電池研究中，系統通過分析濕度對材料性能的影響，精準定位出60g/m3的失效臨界值，該發現已通過第三方實驗室驗證。研發團隊透露，系統對5GB以下數據集的處理效率最佳，跨學科綜合推理準確率達58%，這一指標在專項領域可提升至72%。
