全程被AI“养大”的大学生,已经干出了多少硬核大事?
发现150万天体、节省500万磅库存，2026届毕业生的AI答卷。智东西5月8日报道，近日，OpenAI发布“ChatGPT Futures Class of 2026”榜单，有26项大学生的AI实践项目登榜。2026届大学毕业生，是全球第一批从大学入学到毕业，全程伴随AI大模型成长的一代人。相比上一代互联网原住民，这批年轻人是“天然与AI共同成长的人”。当人们还在争论“AI会不会写论文？会不会取代工作？会不会毁掉教育？”时，这一批年轻人已经有人用AI发现150万个此前未知的宇宙天体； 有人开发可以隔墙探测幸存者的搜救系统； 有人建立100M+星系图像数据库。智东西从榜单中筛选出了21个项目，看看“如果一个人从18岁开始，就始终拥有一个AI助手，TA会做出怎样的成绩？”年轻人已经将目光投向了广袤的太空，他们借助AI解放宇航员的双手，让浩瀚的星系图像变得可搜索，揭开百万级未知天体的面纱。26岁的Ethan Barajas与22岁的Jamie Palmer共同创立了Icarus Robotics，用机器人帮助宇航员做维护、货物搬运等日常任务。如今Icarus Robotics已筹集到610万美元资金，制作了多台原型机，并计划与旅行者太空公司（Voyager Space）合作，于2027年初在国际空间站上实现全面部署。▲Ethan Barajas与Jamie Palmer
Nolan Koblischke用GPT-4.1-mini为近30万张未标注的星系图像生成了描述信息，随后训练出AION-Search——一个能够对超过1亿张望远镜图像进行语义查询的搜索引擎。借助这一工具，天文学家可以描述自己想要寻找的目标，从而发现那些几乎无法通过人工识别的罕见天体现象。Nolan已经利用该工具识别出36个此类星系，目前这些星系正被用于研究暗物质的相关线索。▲Nolan Koblischke
Matteo Paz在高中时就加入了加州理工学院的暑期科研项目，开始与天文学家合作，研究美国国家航空航天局（NASA）的NEOWISE空间望远镜数据集。该数据集包含十多年间数十亿次测量数据，体量之大无法靠人工分析。他搭建了一个机器学习系统，用于检测天体亮度随时间的变化，最终发现了150万个此前未知的变星或变源天体，他以唯一作者身份发表了经同行评审的论文。▲Matteo Paz
AI For Science已经成为了老生常谈的话题，年轻创新者正在利用AI推动生物医药、化学、医疗健康、国家安全等领域的前沿研究。17岁时，Seyone Chithrananda构建了ChemBERTa，该模型是首批面向化学领域的语言模型之一。此后，该模型在生物学和化学研究中得到广泛应用，在Hugging Face平台上的月调用量高达百万次。随后，他将这些思路应用于研究场景中，开发了分子模型，帮助Nurix Therapeutics的药物发现平台寻找靶向蛋白降解剂，并与微软生物医学机器学习团队合作，解析人类嗅觉系统中的模式。▲Seyone Chithrananda
21岁的Adib Fallahpour和22岁的Parsa Idehpour开发了一个能够预测蛋白质功能、在细胞中的定位及其行为的模型BioReason Pro。他们利用OpenAI API从生物学数据中生成推理轨迹，然后训练一个更小的模型，使其能够对从未见过的蛋白质进行类似科学家的推理。BioReason Pro开源后，短短几周内便有来自19个国家的3000多名研究人员开始使用。目前，该团队正在通过湿实验验证模型的预测结果，并进一步开发用于理解药物如何影响细胞的模型。▲Adib Fallahpour和Parsa Idehpour
Kyle Scenna曾利用OpenAI API和GPT-4搭建了一个业务系统，能将税务术语转化为通俗易懂的指导，帮助用户理解各种税收抵免与扣除政策。在滑铁卢大学，他还与团队开发了一款基于AI的血压监测仪，并成功获得加拿大国家研究委员会20万加元的资助。如今，他正在利用Codex等工具快速制作原型、进行项目迭代，打造出在日常场景中让AI感觉更实用、更易上手的产品。▲Kyle Scenna
Ayush Noori是一位罗德学者，研究方向为人工智能与生物医学的交叉领域。因童年时照顾患有罕见神经退行性疾病的祖母的经历，他自12岁起便投身神经科学研究。他先后在哈佛大学、牛津大学和麻省总医院开展工作，其研究成果已发表在Cell、Nature Neuroscience和Nature Machine Intelligence等期刊上，累计发表经同行评审的论文40余篇。Ayush开发了PROTON，一个用于神经系统疾病发现的关系型基础模型。PROTON成功识别出一种药物，该药物能够逆转双相情感障碍患者人脑类器官中与疾病相关的蛋白变化；此外，它还筛选出五种与超过61万名患者群体中七年内阿尔茨海默病风险降低相关的药物。▲Ayush Noori
Charlotte Rosario 17岁时，她已在斯坦福大学医学院导师的指导下，利用AI研究青少年大脑结构与焦虑、抑郁之间的关系。她的研究分析了跨性别与顺性别青少年的脑部扫描和调查数据，探讨青春期大脑体积的差异如何与心理健康状况相关，并因此入围2025年“再生元科学天才奖”决赛。在研究之外， Charlotte还与美国精神疾病联盟（NAMI）合作开发了工具SearchMentalHealth，旨在帮助人们更快地找到本地心理健康服务。▲Charlotte Rosario
17岁时， Rishab Jain开发了ICOR，一个有助于提高胰岛素等重要疫苗和药物生产效能的AI系统。ICOR通过重写基因指令，让细胞能够更高效地读取指令，其学习模式基于真实生物数据。他的研究将蛋白质表达效率最高提升了236%。如今，作为哈佛大学的学生， Rishab共同创立了Prescience公司，致力于为医疗健康领域构建新型AI基础模型。▲Rishab Jain
Thomas Pruyn、Amro Aswad和Sartaaj Khan共同开发了MOF ChemUnity，帮助研究人员探索快速发展的金属有机框架（MOF）材料领域——这类材料在碳捕集方面具有广阔前景。研究人员常常用不同方式描述同一种材料，导致跨研究的知识难以关联。借助OpenAI的嵌入模型和GPT模型，他们构建了一个知识图谱，用于整理文献，并将计算研究与实验研究中分散的数据进行连接。该系统已成功帮助多伦多大学的研究人员筛选出一种新发现MOF的候选反应物。目前，团队正将其进一步开发为材料科学领域AI Agent的推理引擎。▲Thomas Pruyn、Amro Aswad和Sartaaj Khan
除了宏大的科学发现，许多00后也将目光投向身边的人和具体的教育难题。他们正在用AI让更多人获得学习机会。AI正成为这一代年轻人推动教育普惠的实用工具。Saeed Naeem和Senan Khawaja创建了Kollegio，帮助学生一步步完成申请流程：发现合适的大学、寻找奖学金、获得符合伦理规范的文书反馈，以及整理申请材料。该平台目前已覆盖美国所有50个州和全球190个国家的数十万名学生，年经常性收入已超过30万美元，并且与多所高校建立了合作伙伴关系。▲Saeed Naeem和Senan Khawaja
2、为学生匹配合适的奖学金，学生用户已超3000名20岁的Fatimah Hussain和22岁的Chloe Hughes一起开发了Finnie平台。学生只需上传Common App申请表或简历，系统便能在几秒内匹配出适合他们的奖学金。通过使用AI解析申请材料并提供个性化匹配，他们在短短三周内就积累了超过3000名学生用户，并已在湾区的多所学校启动了试点项目。▲Fatimah Hussain和Chloe Hughes
2022年，16岁的Michelle Lawson接触ChatGPT后，用AI将抽象技术概念转化为生活化内容并制作视频走红。她依托ChatGPT、Codex等AI工具，开展内容策划、活动组织与社群运营，自建Discord社群，创立非营利组织，打造出拥有上万成员的Z世代女性计算机科学大型线上社区。▲Michelle Lawson
AI的快捷和便宜性，让年轻人们看到了其在降低公益项目门槛、放大社会影响力等方面的作用。他们用AI帮助老年人防范网络诈骗、保护濒危语言、优化基层社工服务效率，回馈自己成长的社区。15岁时，Anshi Bhatt创立了Frontlines Foundation，帮助老年人应对网络风险。她利用ChatGPT研究网络安全政策，理解法案的起草方式，确定联系人，并将自己的想法转化为政策制定者所期望的正式语言。如今，Frontlines已发展为一个拥有150名志愿者、在全球设有分支机构的组织，通过讲座、研究和宣传覆盖了约1.8万人，并为弗吉尼亚州的网络安全课程更新做出了贡献，新增内容包括诈骗、网络钓鱼、深度伪造和人工智能等议题。▲Anshi Bhatt
19岁的Zeyneb Kaya创建了The Revive Project，利用AI来解码、保护和振兴濒危语言及少数民族语言。她与各个社区直接合作，收集了超过500分钟的语言数据和口述历史，开发了高效的低数据算法。她为濒危方言Romeyka创建了第一份结构化的语言学文档，其中包括翻译后的口述历史。▲Zeyneb Kaya
Praja Tickoo、Jack Patel和William Sanz为美国费城的阿兰·洛克学校开发了CaseLink系统。在该校，近25%的学生面临无家可归或住房不稳定的问题。CaseLink利用GPT API即时为家庭生成个性化的行动计划，将他们与最相关的本地资源连接起来，从而更快地提供关键支持。该工具正在个案管理员中进行试点，每天为每位管理员节省超过一小时的时间。▲Praja Tickoo、Jack Patel和William Sanz
Daira Velasquez Fonseca在秘鲁长大，她亲眼目睹街头小贩支撑起整个社区的生计，却在金融体系中几乎毫无存在感。许多人没有正式的经营记录，没有信用历史，也缺乏有效的方式来证明自己生意的实力。她开发了一个基于WhatsApp的AI助手CreceAI，街头小贩只需通过发送短信就能记录收入和支出。目前已有超过100名小贩在使用该系统，处理了数千条信息。▲Daira Velasquez Fonseca
人工智能正被越来越多地应用于解决农业、物流、教育公平和灾害救援等领域的实际问题。年轻的技术创业者们让技术走出实验室，走入农田、仓库、课堂和灾害现场。1、重新调配商品，让超过500万磅滞销库存免于填埋25岁的Amrita Bhasin创立了Sotira，管理逆向物流，将临期食品、健康个护用品、服装等滞销商品重新引导到有需要的社区。该平台利用AI帮助团队识别哪些商品可以被重新调配，将库存与捐赠和转售伙伴进行匹配，并减少大量手动协调和货运文件处理的时间。Sotira已成功将超过500万磅商品从垃圾填埋场中分流出来。▲Amrita Bhasin
Grace Fokam开发的AI系统FoliaNet，可以结合计算机视觉与环境数据，在作物病害肉眼可见之前就将其检测出来。在马里兰州的麦田和玉米田进行的试点部署中，该系统每年帮助保护了多达1.7万株作物，并将损失降低了约22%。▲Grace Fokam
3、为20万名盲人和视力障碍学生打造音频优先的学习游戏高中时，Crysta Yang发现：超过70%的盲人学生因为缺乏可访问的学习资源，学业至少落后一个年级。她创立了一个为盲人和视力障碍学生打造音频优先教育游戏的非营利组织Audemy。该平台目前已拥有超过20万名学习者，并得到了60多名志愿者团队的支持。从撰写资助申请、定制项目申请，到编写代码、产品创意头脑风暴，再到处理硬件、隐私和法律问题，她在整个过程中都使用了ChatGPT。如今，18岁的她正在开发Buzzle，一款面向盲人用户的音频优先游戏主机，想要为盲人打造一个专用的无障碍游戏系统。▲Crysta Yang
年仅18岁的Nayel Rehman、Arhan Menta和Rushil Kukreja在与当地一支搜救队合作后，发现救援技术在学术实验室之外常常表现不佳，于是他们借助ChatGPT和Codex共同开发了Wi-Find系统。该系统利用Wi-Fi信号，无需依赖手机或可穿戴设备，即可探测墙壁、瓦砾和废墟背后的人员。Wi-Find的工作原理是：在灾害现场周围部署路由器，形成网状网络。当信号在空间中传播时，人的呼吸会引起细微的信号变化，这些变化可以被捕捉并分析。团队开发的机器学习模型利用这些信号模式来判断是否存在人员，即使被探测者身上没有任何电子设备。在AI时代，一个人的作用被无限放大。很多过去需要科研机构、大公司或专业团队才能完成的事情，开始由大学生、小团队甚至个人实现。AI的出现也开始让大学教育发生了转向。过去大学教育培养的是 “掌握知识的人”，而AI时代，社会开始培养“能够调动AI完成复杂现实任务的人”。
夜雨聆风
