上海交大研究团队首发，系统拆解AI自主科研工作流，学术科研写作效率直接拉满！

各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能 相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型    学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。

大家都知道，随着AI模型规模越来越大，用它来辅助学术科研，哪些方案真正有用就变得难判断，能尝试的方案范围也非常有限，很多时候只能靠猜。最后导致的结果就是，明明硬件资源还在空转，研究进展却停滞不前。

为了解决这个问题，上海交通大学的几位研究团队专门搭建了一个“ASI-ARCH”，即人工超级智能系统（Artificial Superintelligence for AI research, ASI4AI）。它把基于LLM的三个角色紧密连接起来，一个“Researcher（研究员）”构思代码，一个“Engineer（工程师）”进行训练和调试，而一个“Analyst（分析师）”则分析实验结果。

感兴趣的同仁可以去看PDF原文：https://arxiv.org/pdf/2507.18074

最终实现的关键成果：通过 1773 次实验（2 万 GPU 小时）发现 106 个 SOTA 线性注意力架构，建立了首个科学发现缩放定律证明计算可扩展研究突破，并揭示超越人类设计的创新原则，如 AlphaGo 般开辟未知路径。