Edison Scientific

Edison Scientific（FutureHouse新成立的商业衍生公司）正式发布新一代AI科学家Kosmos，这是对前代产品Robin的重大升级，核心定位为“自主发现型科学研究工具”。Kosmos凭借结构化世界模型的创新架构，突破了传统AI科学家的上下文长度限制，可高效整合海量信息并保持研究目标一致性，一次运行即可完成1500篇论文阅读与42000行分析代码执行，其结论准确率达79.4%。

同时，FutureHouse平台的运营管理已正式移交至Edison Scientific。新公司将延续“慷慨免费额度”的承诺，同时为需要更高速率限制或额外功能的用户提供付费选项，平衡科学共同体的公益需求与商业化可持续发展。目前，Kosmos已在Edison Scientific平台开放使用。

核心突破：结构化世界模型，解锁高效自主科研能力

Kosmos的核心创新在于“结构化世界模型”，这一架构解决了前代AI科学家的关键痛点：

• 海量信息整合：可高效提取数百条智能体轨迹中的信息，在数千万token尺度上保持对研究目标的一致性，避免传统模型“步骤有限、逻辑断裂”的问题；
• 超高效率输出：一次运行能完成人类科学家6个月的工作量（基于7位beta用户盲评估算），涵盖文献研读、数据分析、假设生成、结论验证全流程；
• 完全可追溯性：报告中每一个结论都可追溯至具体代码行或文献段落，确保科学结论的可审计性，解决AI系统“结论无依据”的行业痛点。

实证成果：7项跨领域科学发现，含4项全新贡献

Kosmos已通过实际研究验证其科研能力，完成7项重要发现，涵盖神经科学、材料科学、统计遗传学、糖尿病研究等多个领域：

1. 3项成果重现：验证跨领域可靠性

• 代谢组学领域：独立重现未发表手稿结论，确认核苷酸代谢是低温小鼠大脑的主要改变途径；
• 材料科学领域：未访问目标预印本的情况下，重现“绝对湿度是钙钛矿太阳能电池效率主导因素”的结论，精准识别60 g/m³的“致命阈值”；
• 神经科学领域：识别出与人类科学家一致的跨物种神经元连接数学规律。

2. 4项全新贡献：填补科研空白

• 心血管领域：通过孟德尔随机化分析，证实循环中高水平SOD2可能因果性降低心肌T1时间和心肌纤维化（支持小鼠研究成果在人类中的相关性）；
• 糖尿病领域：基于多组学数据，提出某SNP降低2型糖尿病风险的新分子机制；
• 阿尔茨海默病领域：开发新分析方法，确定神经元内tau蛋白积累的分子事件序列；
• 衰老研究领域：发现内嗅皮层神经元随年龄增长flippase基因表达降低，可能触发小胶质细胞吞噬，且在人类AD病例数据中验证了该结论（与tau病理出现同步）。

使用说明：定位专业科研工具，需注意这些细节

Kosmos并非普通聊天机器人，而是面向高价值研究目标的“科研试剂盒”，使用时需关注：

• 定价与额度：单次运行定价200美元（200积分，1美元/积分），学术用户享有免费额度；创始订阅用户可永久锁定该价格（未来可能上涨）；
• 使用场景：适合深度科研探索，需一定时间熟悉提示词设计，官方已提供相关指导；
• 局限性：可能出现“钻牛角尖”现象，追逐统计显著但科学无关的发现，建议同一目标多次运行以采样不同研究路径；
• 平台支持：UI仍在优化中，运行中遇问题可联系support@edisonscientific.com

背后故事：从FutureHouse到Edison Scientific，AI科研的两年飞跃

Kosmos的诞生源于FutureHouse两年前的愿景——打造自主AI科学家。尽管最初预计需10年实现，但AI技术的迅猛发展让进度远超预期：

• 发布首个在文献搜索任务中击败人类的AI智能体；
• 构建早期专用数据分析智能体，通过强化学习训练使其性能领先前沿模型50个点；
• 整合文献搜索、数据分析、实验规划等功能，实现具有治疗意义的全新发现；
• 证明AI可完成人类数月工作量，推动自动化科学研究落地。

随着技术成熟，全球前10大制药公司中6家主动寻求合作，小型生物技术公司需求激增。为满足商业化部署需求、调动更多资本支持技术迭代，FutureHouse成立商业衍生公司Edison Scientific，专注Kosmos的进一步开发与市场推广；FutureHouse则继续聚焦生物学基础研究，保持非营利属性。

AI加速科学研究，重新定义科研效率

Kosmos的推出标志着“AI辅助科研”从“工具赋能”迈入“自主发现”阶段，其核心价值体现在：

1. 降低科研门槛：让非顶尖科研团队也能高效开展大规模文献分析与数据挖掘，缩小科研资源差距；
2. 缩短研究周期：将原本数月的研究工作压缩至一天，加速新药研发、疾病机制探索等关键领域的进展；
3. 保障结果可信：可追溯性设计符合科学研究的严谨性要求，为AI在科研领域的规模化应用奠定基础。