Claude Science：工作流革新而非模型升级

Anthropic推出Claude Science，专注工作流程而非新模型

Anthropic于周二正式发布Claude Science，这是一款专为科研人员打造的AI工作台，旨在将科学家从繁琐的数据库切换、流程管理和工具使用中解放出来，提供一个统一的计算研究环境。

并非新模型，而是工作流程的革新

明确地说，Anthropic强调Claude Science”并非全新的AI模型，也不是生物学领域更强大的模型”。它运行的是与当前所有人相同的Claude模型（包括Claude Opus 4.8），没有特殊权限访问，也没有任何限制。

基于Claude for Life Sciences的扩展

这款工作台建立在Anthropic于2025年10月推出的Claude for Life Sciences基础之上，后者通过增强Claude聊天机器人在生命科学任务中的表现，使其更适合相关领域。Claude Science则是专门为此工作打造的平台。

Anthropic的战略转向

此次发布是在周二举行的”AI for Science”简报会上宣布的，符合Anthropic更广泛的战略定位——不仅是模型提供商，更要成为特定行业的操作系统层，正如Claude Code已成为软件开发领域的操作系统层。Anthropic越来越倾向于将增长押注在垂直化、工作流程级别的产品上，而非仅仅依靠原始模型能力（这可能影响其与竞争对手的竞争方式和定价策略）。

智能体协作的工作方式

Claude Science的工作原理如下：一个主要的AI智能体充当科学家的项目经理，连接超过60个科学数据库，并为特定领域（如基因组学、蛋白质结构和化学）提供预制工具包。该智能体可创建子智能体来分担工作，如同项目负责人将任务分配给专家，或将工作移交给用户为自身研究构建的自定义”专家”智能体。一个独立的事实核查AI会在任何内容发表前，双重检查引用和计算。

确保研究可重复性

事实核查步骤至关重要，因为越来越多的AI辅助写作导致伪造引用和无法验证的数据流入学术论文。尽管如此，这仍然是底层模型自我检查，而非独立的真相来源。

Anthropic表示，Claude Science还通过其他方式确保研究可重复性。例如，工作台可以生成3D蛋白质结构和化学图示，以及创建这些图形的代码。根据公司的说法，每个图形都包含”产生它的确切代码和环境、创建方式的简明描述以及完整的消息历史”。该过程还允许科学家通过自然语言编辑图形，提示智能体修改其底层代码，从而节省时间。

本地化运行的优势

Claude Science的另一个节省科学家时间的优势是它可以运行在实验室自己的基础设施上，而非将数据发送到Anthropic的服务器。

实际应用案例

早期用户已经开始利用这一工具。艾伦研究所神经科学家Jérôme Lecoq使用该工具构建了多智能体计算审查流程。UCSF脑瘤中心的Stephen Francis团队依靠Claude Science将胶质瘤全面种系分析的时间缩短到原来的零头，且结果已得到独立验证。

Claude Science的推出比OpenAI从不同角度解决类似问题早了几个月。今年4月，OpenAI发布了GPT-Rosalind，同样旨在加速科学发现。

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