Kosmos

Kosmos是由FutureHouse推出的新一代AI科学家系统，也是全球首个能独立完成“文献检索-假设生成-数据分析”完整科研循环的AI工具。该系统由FutureHouse拆分的商业实体Edison Scientific运营，单次运行可持续12至48小时，完成相当于人类科研团队数月的工作量。其核心设计目标是成为科学家的“不知疲倦的合作者”，通过自主执行文献综述、实验设计、数据分析等任务，显著缩短科研周期并降低实验成本。

功能特点

1. 闭环科研循环：首次实现从假设提出到结论验证的全流程自动化，支持数百次迭代中保持逻辑连贯性。
2. 多任务并行处理：单次运行可启动10个文献搜索和数据分析任务，平均执行166次数据分析与36次文献综述。
3. 世界模型架构：通过持续整合所有代理发现的信息，识别知识空缺并战略性地规划下一步研究路径。
4. 可追溯性报告：每项结论均标注对应的数据分析代码或文献来源，确保研究透明度。
5. 跨学科能力：在神经科学、材料科学、遗传学等领域取得七项突破性发现，包括复现人类未发表的研究成果。

优缺点

优点：

1. 效率碾压：一次20周期运行相当于人类6.2个月工作量，79.4%的研究结论可复现。
2. 创新发现：既能复现人类未公开的研究（如低温保护小鼠大脑的代谢通路），也能提出全新规律（如钙钛矿电池的湿度阈值）。
3. 成本可控：标准使用费用约200美元/次，学界用户可享免费额度。

缺点：

1. 数据依赖：需用户预先提供结构化数据集，无法直接处理原始图像或测序文件。
2. 随机性风险：多次独立运行可能收敛到不同发现，研究目标措辞微调会显著影响结果。
3. 综合推理局限：跨领域解释性陈述的准确率仅57.9%，仍需人类专家判断结果重要性。

主要应用场景

1. 药物研发：快速生成化合物筛选方案，预测药物与靶点相互作用（如发现干性AMD潜在疗法）。
2. 材料科学：优化制备工艺（如识别钙钛矿电池热退火阶段的湿度阈值）。
3. 遗传学研究：通过孟德尔随机化分析锁定疾病相关蛋白（如SOD2与心肌纤维化的关联）。
4. 神经科学：解析低温保护机制的代谢通路，验证阿尔茨海默病tau蛋白累积的分子事件序列。

使用方法

1. 注册登录：访问Edison Scientific官网并完成账号注册。
2. 输入研究目标：提供开放性研究问题（如“提高钙钛矿电池效率”）及结构化数据集。
3. 启动运行：系统自动规划任务（文献搜索、数据分析），通过世界模型迭代优化路径。
4. 查看报告：运行结束后获取包含代码/文献佐证的科研报告，人类专家验证结果重要性。

收费标准

Kosmos采用“积分制”收费，每次分析消耗200积分（约200美元），学界用户可申请免费额度。重度用户（如制药公司）需订阅付费服务以获取更高调用频率和专属功能。

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