这脑洞神了,两AI“互喷”,竟治好祖传科研软件95%老毛病?
3 6 Ke·2026-01-09 12:22
过去几十年,科学计算领域诞生了无数开源工具,却鲜有能「开箱即用」。深势科技Deploy-Master以执行为中心, 用自动化工作流一次性部署验证超5万个工具,为Agentic Science铺平道路。 过去几十年里,科学计算领域积累了数量空前的开源软件工具。 从生物信息学、化学模拟,到材料计算、物理仿真与工程设计,几乎每一个学科方向,都形成了自己的工具生态。在 GitHub等平台上,成千上万个代码仓库声称可以被用于科研实践。 2. 执行模拟程序; 3. 运行分析管线; 4. 处理真实数据。 但一个长期存在、却始终没有被系统性解决的事实是:绝大多数科学软件,停留在「被发布过」,而不是「可以直接 运行」的状态。 在真实科研实践中,我们往往需要花费数天甚至数周时间,反复解决编译失败、依赖冲突、系统不兼容等问题,才能 在本地「勉强跑通」一个工具。 这样的运行环境高度依赖个人经验,往往是临时的、不可移植的,也很难被他人复现或复用。每个研究者、每个实验 室,都在手工维护自己的运行环境,而不是在一个共享、可复现的执行基础设施之上开展工作。 这种模式带来的问题,并不只是效率低下。更关键的是,它在结构上限制了科学软件的三件事情 ...