硅星人Pro·2026年02月12日 17:48一场持续一个月的直播让AI研究AI自己。一场持续一个月的直播让AI研究AI自己。明天上午11点一场持续约一个月的直播即将上线。屏幕里将没有主播只有一个名为FARS的AI系统在工作。它将从零开始自主完成科研全流程调研文献、提出假设、设计实验、编写和执行代码、分析数据、撰写论文目标是连续产出100篇完整的研究论文。全程自动没有人类介入。做这件事的公司叫Analemma日行迹智能成立不到一年已获得红杉中国、高榕创投、光源资本、嘉程资本、美团龙珠等机构数千万美元的天使轮融资。创始人孙天祥是三年前引爆国内大模型热潮的MOSS的核心开发者。据硅星人了解以公开直播的方式部署全自动科研系统此前在全球范围内尚无先例。四个智能体一座科研工厂FARS全称Fully Automated Research System全自动研究系统。FARS技术架构图技术架构上FARS是一个多智能体系统由四个模块构成Ideation构思负责文献调研和假设生成Planning规划负责实验方案设计Experiment实验负责代码编写和执行Writing写作负责论文撰写。四个智能体在一个共享文件系统中协作这个文件系统同时承担工作空间和持久记忆的角色。模型层面FARS调用了Claude、GPT、Gemini等多家闭源模型的API部分链路使用后训练的自研模型。换言之FARS的核心能力在Agent系统工程层面如何编排多个智能体协同完成一个跨越数天的长链条任务如何让系统在没有人类干预的情况下持续可靠地运转。硬件上团队将一个包含160张NVIDIA GPU的集群封装成工具供实验智能体调度和调用。Fars设计理念上FARS和传统学术论文的逻辑有明显区别。按照团队的说法FARS的设计基于研究系统的第一性原理高效、可靠地拓展知识边界。它的产出以“短论文”形式呈现每篇聚焦一个边界清晰的研究贡献鼓励报告失败结果不要求遵循传统学术论文的篇幅和结构限制。FARS团队认为此前的AI科研系统“仍然在按照现代学术出版的惯例来生产论文”而FARS选择跳出这个框架回到科研的基本单元一个清晰的假设加上对它的可靠验证。无论验证结果是正向还是负向都构成有意义的知识。本次直播中FARS将从9个预设研究方向出发涵盖当前AI研究的多个热点强化学习从可验证奖励中学习RLVR、小语言模型后训练、前沿LLM自动化评估、超越Transformer的模型架构、持续学习、扩散语言模型、AI Agent记忆机制、测试时计算缩放Test-Time Scaling、世界模型。系统也被允许自由探索预设方向之外的课题。FARS目前聚焦的研究领域是AI本身。孙天祥在Google Scholar上标注的研究关键词中有一个AI4AI即用AI来研究AI。选择这个领域有务实考量AI领域的实验可以完全在计算机上完成不需要物理实验室天然适合自动化。当然局限也很明显FARS暂时无法进行极度消耗算力的实验如大规模预训练也无法完成需要人类直接参与的实验如人工标注或专家评估。关于产出质量的把控团队设置了一道门槛FARS生产的每篇论文在上传arXiv之前将经过至少3位具有五年以上研究经验的团队成员审核论文首页也会被明确标注为AI生成。据了解团队不打算将这些论文投稿到传统学术会议而是会邀请同行评审更关注论文的实际引用和结果价值。那为什么要做成公开直播而且目标定在100篇团队给出的解释是规模是评估自动化研究系统的关键。几篇看上去不错的论文说明不了什么但100篇的连续产出会让系统的真实能力充分暴露。他们也坦言此前从未大规模部署过FARS对它的实际工作过程和产出结果“感到同样的未知和好奇”。在FARS之前Analemma已经上线了一个名为Lemma的产品lemma.analemma.ai提供快速文献调研、深度调研报告和代码实验三项功能。孙天祥告诉硅星人Lemma是辅助驾驶定位是生产力工具FARS是自动驾驶定位是基础设施。从MOSS走出来的创业者孙天祥2019年从西安电子科技大学毕业后直博进入复旦大学师从邱锡鹏和黄萱菁两位教授2024年获得计算机科学博士学位。读博期间他以第一作者在ICML、ACL、NAACL、AAAI等AI顶会发表论文十余篇Google Scholar引用超4200次曾获字节跳动奖学金全国13人、WAIC云帆奖明日之星全球15人、复旦学术之星全校STEM研究生仅10人等荣誉。但让他被更多人知道的是MOSS。2023年2月20日复旦大学自然语言处理实验室发布了MOSS国内首个面向公众的类ChatGPT对话式大语言模型。消息当天冲上知乎热榜第一、微博多个热搜服务器瞬间被挤爆。在各大公司还在宣布“即将推出”自家大模型的时候一个8人学生团队抢先交出了答卷。两个月后MOSS全面开源代码、数据和模型参数成为国内首个开源的对话式大语言模型。孙天祥是MOSS的主开发者。他的导师邱锡鹏后来在接受采访时说过一句话“一个学术研究的实验室无法做出和ChatGPT能力相近的模型。”MOSS的意义也确实不在于追平ChatGPT而在于用极度有限的资源验证了这条技术路线的可行性为后来国内大模型的快速跟进提供了开源基础。MOSS走红时孙天祥还在读博。据了解当时国内几位知名的大模型创业者都曾邀请他加入但彼时博士还没毕业。2024年毕业后VC也接踵而至。他最终选择了自己创业2025年3月创办Analemma日行迹智能同期加入上海创智学院担任助理教授走了一条学术和创业并行的路。据了解Analemma目前团队约15人其中一半是研究团队核心成员来自复旦MOSS团队和InternLM书生大模型项目。公司名取自天文学术语“日行迹”指太阳在一年中于天空划出的8字形轨迹。Slogan是“在一个问题无限的世界里我们需要构建无限心智”。从名字到定位都指向一个研究驱动的长期目标。一条正在升温的赛道FARS并非第一个试图让AI自主做科研的系统。过去一年半这个方向出现了密集进展。2024年8月日本AI公司Sakana AI发布了AI Scientist被称为首个端到端全自动科研系统。它可以从idea到论文全程自动完成每篇成本约15美元代码完全开源。但后续的第三方评估相当不客气有研究者指出AI Scientist生成的论文中位引用仅5篇存在幻觉数字、占位符文本、重复章节等问题整体质量被描述为相当于一个赶deadline的、没什么动力的本科生。2025年4月Sakana AI发布了升级版AI Scientist v2引入基于树搜索的实验策略。这一版出现了标志性突破一篇AI生成的论文成功通过了ICLR 2025 Workshop的同行评审这也是AI生成的科研论文首次被学术会议接收。不过这只是Workshop级别距离主会议论文还有距离。同期香港大学Chao Huang团队发布了AI-Researcher获得NeurIPS 2025 Spotlight论文覆盖计算机视觉、NLP、数据挖掘等多个领域并已推出产品化版本Novix。在大公司一侧OpenAI在2025年10月公布了路线图计划在2026年9月前开发出AI研究实习生能有意义地加速研究者的工作到2028年3月目标是完全自主的AI研究员可独立完成端到端研究。首席科学家Jakub Pachocki的表态很有分量为了重大科学突破值得把整个数据中心的算力投入到单一问题上。FARS在这个赛道里处于什么位置技术路线上它和AI Scientist、AI-Researcher属于同一类端到端全自动科研系统FARS也明确提到了上述所有竞品并逐一做了对标。但FARS也有自己的差异点它跳出了学术出版的惯例回到研究本身的逻辑以可验证的假设为单位来组织产出。更关键的差异在展示方式。之前的系统公开了代码和样例论文发布了benchmark但没有人做过实时、大规模、全透明的公开部署。这是一个大胆的选择。团队也直言他们无法独立评估自己系统的产出需要更广泛的学术社区参与评价。起步领域的选择同样值得关注。AI4AI和此前Sakana AI Scientist选择机器学习子领域的逻辑类似AI研究的实验门槛最低只需要代码和算力迭代最快也最容易被同行评估。但这也意味着距离“AI做生物学研究、物理学研究”的愿景还有相当距离。团队也承认AI4AI是当前阶段的选择而非方法论本身的限制。明天上午11点FARS的直播将在analemma.ai/fars上线同时在多个社媒平台同步播出。在接下来约一个月里这个系统将在公众面前从零开始做科研所有产出通过其GitHub账号github.com/fars-analemma实时公开。三年前孙天祥和8个同学做出了MOSS在资源极度有限的条件下抢先交了一份答卷。现在他想验证的命题更大AI能不能自己做科研。这个问题的答案最终取决于那100篇论文的质量。论文会公开所有人都可以去读、去评。FARS只聚焦在AI领域离AI做所有学科的科研还很远。但这个方向本身正在快速升温。智源研究院在其2026年趋势预测中指出AI for Science正在从Copilot角色向AI Scientist角色迁移开始具备自主执行假设提出、实验设计、数据分析、结论推断完整科研链路的能力。OpenAI把全自主AI研究员写进了2028年的路线图。DeepMind去年底宣布将在英国建设首个AI自动化研究实验室。在这场围绕自动化科研的全球竞赛中FARS可能是来自中国的第一个公开实验。它的结果值得关注。