如果你是一个博士生，写一篇论文大概需要多久？
乐观一点，三个月。悲观一点，三年也不是不可能。中间还得经历选题被毙、实验跑崩、数据对不上、审稿人第三轮还在要求major revision等人间疾苦。
最近有个AI，用了417小时干完了166篇。
这个AI叫FARS，全称Fully Automated Research System，全自动科研系统，来自一家你可能没听过的中国初创公司，Analemma。它的工作流程跟博士生一模一样：翻文献、找选题、提假设、设计实验、写代码跑数据、分析结果、画图、成稿。全程没有导师催，没有deadline焦虑，不喝咖啡，不上厕所，24小时连轴转。
更离谱的是，整个过程是直播的。任何人都可以打开网页，实时围观这个AI怎么肝论文。就像看一个博士生在直播间里赶稿，只不过这个博士不需要睡觉。
让它跑的人的原话很简单：先写100篇。结果这台”论文机器”一口气跑了417小时，累计17天，产出了166篇论文。平均每2小时17分钟交一篇。整个过程消耗了216亿个token，烧掉大约18.6万美元，折合人民币超过130万，算下来每篇论文的成本大约1100美元。
01.造一台论文机器
做FARS的人叫孙天祥，复旦大学自然语言处理方向的博士，2024年毕业。这个名字你可能没听过，但他做过的东西你没准有印象：MOSS。2023年初，ChatGPT刚在全球引爆AI热潮的时候，复旦大学发布了MOSS，这是国内最早一批对标ChatGPT的大语言模型之一。
2024年博士毕业后，他辗转进入上海创智学院担任助理教授，同时创立了Analemma。公司的slogan是：”In a world of infinite questions,it is time to build an infinite mind”，翻译过来就是：在一个问题无穷的世界，是时候构建一个无穷的心智。
FARS的工作方式，用人话说就是，四个AI研究员流水线协作：
- 选题agent（Ideation）：负责翻文献、找研究方向、提出假设
- 规划agent（Planning）：把假设变成具体的实验方案
- 实验agent（Experiment）：写代码、调用GPU集群跑实验、收集数据
- 写作agent（Writing）：把实验结果整理成一篇完整的论文
四个agent在一个共享文件系统里协作，彼此之间不直接对话，而是通过读写文件来交接工作，背后撑着这套系统的，是160块英伟达GPU组成的算力集群，配上所有agent想要调用的一线大模型。
FARS目前聚焦的研究领域是AI本身，也被称为”AI4AI”，用AI来研究AI。选这个领域有务实的考量：AI领域的实验可以完全在计算机上完成，不需要物理实验室，天然适合自动化。
02.它写出来的东西，能看吗
FARS写出来的论文到底长什么样？在FARS产出的166篇论文里，有一篇叫《Local-Time AdamW for Stability-Gap Reduction in Continual Learning》。整篇论文7页，结构完整，有摘要、引言、相关工作、方法、实验、结论，引用了15篇参考文献，代码开源在GitLab上。
论文写完之后还过了一道”审稿”。FARS使用的是斯坦福大学开发的AI审稿系统（Stanford Agentic Reviewer）。最终打分：5.2/10，评价大致相当于”weak accept”，有价值但还差点意思。
FARS还有另一面，它也会失败。有一篇研究对象是机器人控制AI的思考过程的论文，FARS在论文里写明了：这个假设可能是错的，如果AI内部的”草稿纸”变化并不遵循收敛规律，那这个方法就不会奏效。这种态度反而让人觉得，这个系统比想象中更诚实。
03.博士生该紧张吗
FARS不是唯一在做这件事儿的。2024年，日本AI公司Sakana AI发布了”AI Scientist”系统，2025年，Sakana AI的升级版AI Scientist v2更进一步，它产出的论文，已经有被ICLR 2025 Workshop接收的案例。
西湖大学联合国内多所高校发表了一篇大规模综述论文《How Far Are AI Scientists from Changing the World?》，系统梳理了当前所有主流AI科学家系统的研究进展和短板。综述还指出了几个值得注意的问题：
- 冲击同行评审体系：如果AI系统可以大规模、低成本地生成论文，现有的学术审稿机制可能会被淹没
- 削弱科研训练：如果年轻学者从一开始就过度依赖AI来选题、设计实验、写论文，那么批判性思维、动手能力可能会被慢慢侵蚀
- AI可能进入不该进入的领域：一个不受约束的AI科学家系统，理论上可以自主探索任何研究方向
但趋势是明确的。人类的角色正在从”写论文的”变成”给AI批作业的”。FARS跑了417小时，写了166篇论文。这些论文的质量参差不齐，但不管你是期待还是警惕，可能都需要接受这个现实：它们才刚入学，它们的研究生涯才刚刚开始。
来源：虎嗅
