FARS系统概述与直播事件 - 公司Analemma将于明天上午11点启动一场为期约一个月的公开直播，展示其全自动研究系统FARS从零开始自主完成科研全流程，目标是连续产出100篇完整论文，全程无人类介入，这被认为是全球首次以公开直播方式部署全自动科研系统[1] - FARS是一个多智能体系统，由四个模块构成：负责文献调研和假设生成的Ideation、负责实验方案设计的Planning、负责代码编写和执行的Experiment以及负责论文撰写的Writing，它们在一个共享文件系统中协作[4] - 在模型层面，FARS调用了Claude、GPT、Gemini等多家闭源模型的API，并在部分链路使用了后训练的自研模型，其核心能力在于Agent系统工程层面，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[5] - FARS的设计基于研究系统的第一性原理，旨在高效、可靠地拓展知识边界，其产出为“短论文”形式，聚焦边界清晰的研究贡献并鼓励报告失败结果，不遵循传统学术论文的篇幅和结构限制[7] - 本次直播中，FARS将从9个预设研究方向出发，涵盖强化学习从可验证奖励中学习、小语言模型后训练、前沿LLM自动化评估等多个AI热点领域，同时系统也被允许自由探索预设方向之外的课题[7] 公司背景与团队实力 - 公司Analemma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[1] - 创始人孙天祥是2023年引爆国内大模型热潮的MOSS的核心开发者，于2025年3月创办Analemma，同期加入上海创智学院担任助理教授，走学术与创业并行的道路[1][12] - 公司目前团队约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[15] - 公司核心团队成员在Google Scholar上拥有高引用次数，例如孙天祥被引用5675次，其他成员如Yunfan Shao被引用5477次，Xiangyang Liu被引用4775次[16] 技术定位与产品策略 - FARS目前聚焦于“AI4AI”领域，即用AI来研究AI，选择该领域是因为其实验可完全在计算机上完成，无需物理实验室，天然适合自动化，但暂时无法进行极度消耗算力或需要人类直接参与的实验[8] - 在产出质量控制上，FARS生产的每篇论文在上传arXiv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，并明确标注为AI生成，团队不打算将这些论文投稿到传统学术会议，而是邀请同行评审，更关注实际引用和结果价值[8] - 公司已上线名为Lemma的产品，提供快速文献调研、深度调研报告和代码实验三项功能，定位为生产力工具，而FARS的定位是自动驾驶式的基础设施[10] - 团队将直播目标定为100篇论文，是因为规模是评估自动化研究系统的关键，连续大规模产出能让系统的真实能力充分暴露，团队此前从未大规模部署过FARS，对其工作过程和产出结果同样未知和好奇[9][10] 行业竞争格局与发展趋势 - 全自动科研是一条正在升温的赛道，过去一年半出现密集进展，例如2024年8月日本Sakana AI发布了首个端到端全自动科研系统AI Scientist，2025年4月其升级版v2生成的一篇论文成功通过了ICLR 2025 Workshop的同行评审[17][18] - 同期，香港大学Chao Huang团队发布了AI-Researcher，获得NeurIPS 2025 Spotlight论文，并已推出产品化版本Novix[18] - 大公司如OpenAI在2025年10月公布路线图，计划在2026年9月前开发出“AI研究实习生”，到2028年3月目标是完全自主的AI研究员，首席科学家Jakub Pachocki表示为了重大科学突破，值得把整个数据中心的算力投入到单一问题上[18] - 技术路线上，FARS与AI Scientist、AI-Researcher同属端到端全自动科研系统，但关键差异在于其展示方式为实时、大规模、全透明的公开部署，并且跳出了学术出版惯例，以可验证的假设为单位组织产出[19] - 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，OpenAI将“全自主AI研究员”写进2028年路线图，DeepMind去年底宣布将在英国建设首个AI自动化研究实验室[20] - 在这场全球竞赛中，FARS可能是来自中国的第一个公开实验[21]