日行迹公司公开直播了其全自动AI科研系统FARS的运行，该系统能独立完成从文献调研到论文撰写的全流程。在约10天内，FARS成功产出100篇论文，为AI自动化科研的可行性与效率提供了实证，展现了规模化科学发现的全新可能。
智能速览
FARS是一个全自动的端到端AI研究系统，聚焦于AI领域研究。
系统在公开直播中，仅用228.5小时便成功产出100篇论文。
单篇论文平均成本约1040美元，耗时2小时17分钟。
经AI评审，论文平均分达5.05分，接近人类顶尖会议接收水平。
FARS采用多智能体架构，鼓励报告失败结果，探索知识边界。
精华内容
FARS系统的公开运行，不仅是一次技术实力的展示，更引发了对未来科研范式的深刻思考：当AI能够独立探索、实验和总结时，科学发现的边界将被如何重新定义？
FARS是什么
FARS（Fully Automated Research System）是一个由日行迹公司开发的端到端AI研究系统，旨在实现科研流程的全自动化。该系统能够独立完成文献调研、假设生成、代码编写、实验执行乃至论文撰写。其核心目标是摆脱对个人能力的依赖，将科学发现从手工作坊模式转变为可规模化的工业生产，目前主要聚焦于AI4AI，即用AI来加速和自动化AI研究本身。
系统架构解析
FARS在设计上遵循第一性原理，即高效可靠地拓展知识边界。其技术架构是一个多智能体系统，由Ideation、Planning、Experiment、Writing四个核心智能体模块构成。工作流程如同一条科研流水线：Ideation智能体持续进行文献调研并提出假设，这些假设通过评估后，依次交由后续智能体进行规划、实验和论文撰写，最终形成一篇完整的研究成果。
成果与成本
在首次公开部署中，FARS展现了惊人的效率。系统从启动到完成第100篇论文，共计耗时228.5小时，远超预期。在此期间，系统总消耗Token数达114亿，总成本为10.4万美元。经计算，平均每篇论文的生产时间约为2小时17分钟，消耗Token约1.14亿，平均成本约为1040美元。这些数据为AI自动化科研的成本与效率提供了具体参考。
产出质量评估
为了客观评估论文质量，团队采用斯坦福大学的Agentic Reviewer按照ICLR评审标准对100篇论文进行了AI评审。评审结果显示，FARS产出论文的平均分为5.05分，得分区间为3.0至6.3分。作为对比，ICLR 2026人类投稿的平均分为4.21分，最终接收论文的平均分为5.39分。这表明，作为一个起步阶段的AI研究系统，其产出的学术质量已达到一个相当不错的水平。
FARS的实验成功，标志着AI驱动的自动化科研在规模化、效率和成本控制上已展现出巨大潜力。它将科学发现从依赖个人灵感转变为一个可连续、可迭代的基础设施支撑过程，或许正预示着一个科研新纪元的到来。
