研究什么值得做，实验结果说明了什么，下一步往哪走——这些原本需要研究者判断的事，AI 也开始尝试自己做了。
2026，AI 做科学研究，已经有了不少亮眼的成绩，比如OpenAI最近在数学上的大杀四方。但目前AI研究的任务大多有一个明确目标：
让算法更快，让预测更准，或者找到一个能验证的数学答案——
比如，研究一个视觉语言模型（VLM）为什么会看着图片说错话。发现一次错误不难，但错误怎么来的，哪个原因值得追，实验结果能说明多少问题，都得自己判断。
这比提高一个分数多了一道难关：AI 要自己判断，什么值得继续研究。
Dualverse AI 团队就做了这样一组实验：在一个叫Station的多智能体系统中，只给 AI 研究问题和必要的工具，让它自己想办法、做实验，看看最后能研究出什么。
01｜藏起论文结论，AI 做出了六成多发现
团队先选了三篇近期发表的顶会ICLR oral论文，把研究问题交给 AI，原论文的发现则全部藏起来。运行期间关掉联网，也不进行人工介入。
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AI 在用强化学习玩推箱子时，在脑海里是不是已经悄悄做好了下一步的计划？
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大模型的底层规律是不是藏着某种精简的共同规律（低秩结构），而这种内在规律能不能用来帮它更好地预测和生成文字？
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循环神经网络怎样记住过去发生的事情，又是如何在空间和时间记忆之间平衡的？
问题和实验条件给了，具体怎么研究由 AI 自己决定。
研究者等 AI 做完，再检查它自己得出了哪些相似发现，有没有实验依据，光说对结论可不算。
结果，Station 在这三个任务里，平均重新做出了 62.7% 的细分发现——也就是六成多！而两个baseline Codex Multiagent-v2和AI Scientists-v2使用相同的模型基座却只有一两成的发现。
在没有人中途告诉它该往哪走的情况下，AI 已经能自己做实验，得到一部分有证据支持的研究结果。
图 1｜三个任务中，AI 重新得出了多少已有发现。每个任务运行三次，图中展示结果及其波动范围。来源：论文 Figure 2。
02｜让 AI 研究 AI：偏好怎么传递，看图为什么出错
第二类实验没有指定对照论文。Station 的智能体担任研究者，对其他模型做实验，研究下面两个问题。
1. 只用数字训练，为什么连偏好也能学过去？ (Subliminal Learning)
已有研究发现：让一个偏爱猫的教师模型生成数字序列，用这些数字训练另一个学生模型，后者也可能变得更偏爱猫。数字里没有提猫，却传递了偏好。
智能体通过比较不同训练设置，居然发现这种隐藏的传递能否成功居然跟lora的rank有关，同时还提出一个具体办法能够恢复失败的偏好传递。
2. AI 看图为什么会出错，又怎样减少幻觉？(VLM Hallucination)
第二个任务，实验中，智能体发现了一个新的办法，让同一个模型回答同一组看图判断的问题：40 道题中，答对的题数从28 道增加到 35 道。
更有趣的是，以上的核心发现居然与最近几个月的人类工作不谋而合！由于整个实验在运行期间全程断网，且所用模型的训练语料截止日期都在这些人类工作之前，所以我们认为agent在Station上已经具备了相当程度的开放任务下的发现能力！
图 2｜在模型处理输入时，把最后两层中一类计算模块的输出减半，就能减少视觉理解方面的错误。指定模型与测试条件下，调整前后的答对题数。数据来源：论文 Figure 5B。
03｜让一群 AI，接着彼此的研究往下做
每个智能体都能自己选方向、做实验，也能和同伴交流、把成果写成内部论文。
后加入的智能体也可以接着做，前面的发现和失败经验也能留下来供后续研究使用。
针对上文提到的没有明确进度标准的任务，Station系统也会帮助 AI 坚持探索、回头检查研究方向，最后把发现和证据整理成报告。
图 3｜Station 为 AI 提供做研究、交流和积累成果的空间。来源：Station github 项目插画。
当然，它们还会走弯路：在价值不大的问题上花太久，或者看到一个现象就停住，却没能解释清楚原因。
或许几项实验还不足以说明 AI 能胜任所有科研任务，但已经展示了一种可能：
04｜看看 AI 到底怎么做
团队公开了完整记录。AI 提过什么想法、做过哪些实验、怎样和同伴交流，都可以在Station 开放式科研实验档案里查看。
05｜论文与开放资源
论文：Wenyu Du、Stephen Chung，Can AI Agents Make Open-Ended Scientific Discovery? Evidence from Station，arXiv:2610.08927。
https://arxiv.org/abs/2610.08927
https://github.com/dualverse-ai/station-open-reseach
https://github.com/dualverse-ai/station
https://github.com/dualverse-ai/station-open-reseach_data
