西湖大学自然语言处理实验室正式对外发布DeepScientist系统，这一创新性成果不仅填补了AI在完整科研能力领域的空白，更标志着人工智能在科研领域的应用迈入了“自主迭代、超越人类”的全新阶段。作为全球首个具备完整科研能力，且能在无人工干预场景下展现目标导向、持续迭代特性，并成功超越人类研究者先进成果的AI科学家系统，DeepScientist的诞生，为科研效率的革命性提升与科研范式的创新变革注入了强劲动力。
在传统科研模式中，从科研目标确立、方案设计，到实验数据采集、结果分析，再到成果迭代优化，每一个环节都高度依赖人类研究者的知识储备、经验判断与手动操作，不仅耗时耗力，还可能因主观因素或认知局限影响科研进展。而DeepScientist系统通过对自然语言处理、机器学习、知识图谱等多领域技术的深度融合，构建了一套“自主闭环”的科研体系。
该系统能够自主理解科研任务目标，基于海量文献数据快速梳理领域研究现状与核心难点，进而自主设计实验方案、生成实验流程，并依托高效的计算能力完成数据处理与模型训练。更关键的是，在实验结果反馈环节，DeepScientist无需人工介入，便可自动分析结果与目标的差距，精准定位问题所在，进而迭代优化方案，形成“目标-实验-分析-迭代”的完整科研闭环。这种“全流程自主化”能力，彻底打破了此前AI仅能在科研单一环节提供辅助的局限，真正实现了AI在科研领域的“角色升级”。
为验证DeepScientist系统的科研实力，西湖大学自然语言处理实验室团队将其应用于AI文本检测任务——这一领域因文本生成技术的快速发展，检测难度不断提升，人类研究者往往需要长期积累才能实现技术突破。而DeepScientist在该任务中的表现，交出了一份令人惊叹的“成绩单”。
在为期两周的自主科研周期内，DeepScientist系统围绕“提升文本检测准确率与效率”的核心目标，自主完成了文献调研、模型架构设计、数据集筛选与训练、结果验证与优化等全流程工作。最终，在国际公认的权威测试集RAID数据集上，该系统实现了7.9%的AUROC提升——这一提升幅度，按照人类研究者的常规科研节奏，通常需要3年左右的持续研究才能达成。
