NeurIPS25 | 基础模型已颠覆科研，进入第五范式！港科大综述113篇论文（

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科学的发展史，就是一部范式更迭的历史16、17世纪，伽利略与波义耳开创了实验范式，用系统化观察和可重复实验奠定了科学的经验基础；18、19世纪，牛顿、麦克斯韦与爱因斯坦推动了理论范式，用抽象方程和统一理论解释自然规律；。

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20世纪，计算机的出现催生了计算范式，模拟复杂系统成为可能；进入21世纪，大数据和机器学习驱动的数据范式又一次革新了科学发现的逻辑然而，今天我们遇到的科学难题，远远超越了以往的复杂度：蛋白质折叠、气候变化、社会极化、药物发现……这些问题往往表现为涌现性、开放性和不可约复杂性。

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即便是最先进的数据驱动方法，仍然受到线性假设、静态建模、因果推理不足等限制，常常力不从心随着科学问题愈发复杂，这些传统范式正逐渐显露出局限：我们需要一种全新的科学发现模式在这一背景下，基础模型（Foundation Models, FMs）横空出世。

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与传统「单任务 AI」不同，FMs 是在海量、多模态数据上训练的大规模神经网络，具备极强的泛化与适应能力它们不仅能处理文本、图像和代码，还能进行跨模态推理，展现出前所未有的科研潜力GPT-4能在语言理解、代码生成和科学推理中游刃有余。

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AlphaFold在蛋白质结构预测上达到接近实验精度，解决了困扰生物学界数十年的难题FunSearch甚至能在数学领域提出新的猜想，挑战NP-hard问题GraphCast等模型在天气预测上，已经开始超过传统数值模式，且计算成本更低。

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不同于传统的专用AI模型，FMs具备三个关键特性：1. 通用性：它们不是为单一任务而设计，而是能通过提示、微调跨越语言、代码、图像甚至多模态任务2. 规模与知识覆盖：在大规模数据训练下，它们吸收了跨领域的知识，能在缺乏标注和经验的情况下完成任务。

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3. 推理与生成能力：不仅能处理现有数据，还能进行推演、假设生成和跨领域联想正是这些能力，使得FMs不仅能加速现有科学流程，还可能重塑科学发现的逻辑与结构这些成果表明，FMs不再只是「科研助推器」，它们正在改变知识生成的逻辑，香港科技大学的研究人员在NeurIPS上发表的最新论文，提出了一个大胆的论断：基础模型（Foundation Models, FMs）可能正引领科学进入「第五范式」。

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论文链接：https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.174953071.19189612/v1项目代码：https://github.com/usail-hkust/Awesome-Foundation-Models-for-Scientific-Discovery

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三阶段框架 从后台助手到自主科学家

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论文中提出了一个三阶段框架，刻画FMs在科学发现中的演化路径：元科学整合Meta-Scientific Integration此阶段，FMs 更像「后台科研操作系统」它们帮研究者处理杂务：自动化数据清洗、文献检索、实验设计。

在材料发现中，FMs 已被用作贝叶斯优化的先验，提高分子筛选效率在实验室里，它们能直接生成控制仪器的 Python 脚本，实现「从文本到实验」的自动执行在气候科学中，模型如