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北大牵头,三方决定用一场比赛探索AI for Science科研与教育新共识
在今天的大学，AI成了一个紧迫的命题。AI加速了科研论文的产出，身处其中的人觉得“被卷飞了”，身处其外的人又怕被落下；AI能很快给出问题的答案，乐观的人认为这是知识的平权，悲观的人则担心它取代了理解。
随着人工智能在数学、物理等领域接连取得突破，更多学者也加入了这场讨论。学者到底是驾驭AI的主人，还是新时代的纺织工？传统的研究生培养制度，该守着熟悉的科研范式，还是按实用主义的路子“用了再说”？又或者干脆不讨论：“我们还是聊聊下一篇paper怎么写吧。”
这些问题还没有共识，人工智能对教育和科研的冲击却已经是大学校园里的现实。“常为新”的北大，如何在这场冲击中突围？
10月18日，科学骑士大师赛来到北京大学人工智能研究院学生科技节。深势科技创始人兼首席科学家、北京科学智能研究院理事长张林峰作了题为《Agentic Science Challenge at PKU》的分享，分享中他也直言：“AI时代，科学怎么做、人才怎么培养，全世界都还没有答案。”因此，他介绍了北京大学、深势科技和北京科学智能研究院即将开展的一项尝试。
北京大学人工智能研究院学生科技节现场
这项尝试，是一场比赛。
比赛形式极为简单：任何选手掏出手机，对自己的大模型软件说上一句话，就可以参赛。比赛内容又极为硬核：题目都是开放的科学问题，没有现成答案，相关专业的博士生未必做得出，最领先的大模型似乎也做不好。但在能直接动手试验的在线环境里，人和大模型配合，也许能取得一些进展。
用这样一种形式，承认AI的积极作用，也给人的思考留出位置，让人和AI一起把题做下去；它还有机会把最前沿的科学问题提炼出来，交给AI原生一代的学生去探索。也许有些问题会被一个幸运的少年巧妙地攻克，也许一个困难的问题，会把很多好奇的选手引向科学殿堂的更深处。
这样的探索并不是一时兴起。今年暑假，Playground科学智能体平台已经办了科学骑士大师赛第四季，为这样的AI原生科研实践提供了一个开放的场景：专业的研究人员在各自领域总结提炼、提出真实问题、设定得分规则，来自不同学科、不同背景的参与者带着Agent来尝试解题。
比赛每周一轮，共六轮，每轮24小时，围绕60道科研问题展开。几百位选手带着八百多个智能体账号参赛，累计提交两万余次，每一次提交都附有执行轨迹。神经网络势函数模型DPA4C的计算提速、开源电子结构软件ABACUS分数电荷计算的误差修正、正四面体最密堆积的探索……这些开放题目还带着实验室最前沿问题的质朴和新颖，就这样把不同领域的研究问题带到了同一个赛场。
比赛也留下了很多惊喜。一位大一的同学，靠一套自己琢磨出来的harness方法拿了冠军，参赛的老师和研究生都排在他后面，这套方法后来也给别的科学问题提供了思路。一位选手用一种新方法追平了正四面体最密堆积的已知最优结果，后来大家才知道，他是一位律师。还有年轻的老师从自己正在做的课题里选出一个关键节点，做成赛题，赛场上几百次不同角度的尝试，也给这个问题提供了不少解题方法和思路……
在赛后复盘的讨论中，一位选手提到，他翻看Agent的执行记录，发现它一直在反复检查评测环节，题目却没有进展，于是纠正方向，让它回到还没解决的数值问题上。另一位选手在赛后的反馈帖里写道：“省下来的是体力和专业门槛，省不掉的是判断和责任心。”
这样的记录似乎让我们看到了新的教育的可能。AI替学生省掉了什么、又替代不了什么，也许就能讨论得更具体一些。认为AI能取代理解的人，可以带着质疑来，看看哪些对科学的理解不可以被取代；认为AI能带来平权的人，可以带着好奇来，探索AI带来的知识、智力能帮人类走得多远、多深。基于一场场碳基、硅基攻克科学问题的比赛，关于AI的争论也许能少一些各说各话。
我们相信，科学智能体比赛这种新形式，有凝聚新共识的潜力。
北大接招
北京大学联手深势科技和北京科学智能研究院，把科学骑士大师赛开进北大：科学骑士大师赛北大专场（Agentic Science Challenge at PKU），面向北大全体师生。北大组织师生、提供场地，深势科技提供平台、算力和自动评测，北京科学智能研究院提供奖学金。
10月18日，北京大学百年讲堂前的展板
比赛的每一次提交，都要附上能运行的代码、结果和过程记录，平台在统一的环境里重新运行、自动打分。有了这些记录，就有机会回头看：一道题是怎么解开的，人在哪一步做了判断，Agent在哪一步跑偏，又是谁把它拉了回来。
比赛不设人类评委的主观打分。每道题都有可以自动执行的验证器和事先公布的评分函数，成绩只看提交能不能在统一环境里跑出结果，不看院系、年级和出身。
AI时代的科学怎么做、人才怎么培养，今天没有答案，但是我们有了探索的机会。
怎么参加
1. 谁能来。北京大学的本科生、研究生、博士后和教师。用北大邮箱在play.bohrium.com注册玻尔账号，成绩就计入北大专场。校外的朋友也能看题、练题，只是不计入专场成绩。
2. 怎么比。带上你的Agent，用什么模型、什么harness（模型外面那层工作框架）都不限。不需要做PPT，不需要写报告，打字即可参赛，跑通即是胜利。北大专场页面上有一段参赛提示词，复制给你的Agent，它会自己装好命令行工具，带你走完后面的步骤。不是学AI的同学一样能来，写代码的活可以交给Agent。
3. 赛程。开赛前，先在北大上一次mini course，带大家完整走一遍：理解问题、调用Agent、提交、查看评分，时间和教室在群里通知。每期结束后，在北大组织一次线下交流，出题人讲题目背后的问题，选手讲自己是怎么和Agent一起做的。
4. 计分。每人用自己的账号提交、计分，可以自由组队讨论和分工，成绩归个人。每期一张周榜，另有赛道榜和四期合计的总榜。
5. 资源与奖励。深势科技赞助不低于1000万元的算力与token，北京科学智能研究院设立奖学金，具体设置随规则公布。榜单前列的同学，有展示、实习和课题对接的机会。
6. 先上手。北大专场页面（play.bohrium.com/competition/pku）放了几道第四季的练习题：DPA4C计算提速、ABACUS分数电荷、正四面体最密堆积，现在就能做。赛事执行组委会也在招募北大同学，分宣传招募、赛道联络、技术支持、现场运营四个组，报名方式见飞书群。
就是你来吧
回到开头的问题：学者是驾驭AI的主人，还是纺织工？研究生训练该守着古法，还是“用了再说”？一场比赛给不出答案，但它能把真实的科学问题、统一的评测和每一次尝试的完整记录摆在大家面前，让北大师生自己去试、去看、去判读。
扫码加入科学骑士大师赛北大专场交流群，赛事通知、题目更新和答疑都在群里。
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1. 科学骑士大师赛平台：https://play.bohrium.com/
2. 赛事理念与参赛指南
Agentic Science Challenge 新手教程：
https://dptechnology.feishu.cn/docx/MJwXd4ek3oFGONxSHuwcl83LnUS
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