在人工智能领域，一场悄然发生的变革正在引发广泛关注。近日，一个名为Zochi的AI科研系统在ICLR（国际学习表征会议）研讨会上大放异彩，其自主完成的两篇论文成功通过同行评审，其中一篇更是获得了7/7的高分。这一成就不仅彰显了AI在科研领域的巨大潜力，也引发了关于AI科研合理性的广泛讨论。

Zochi由Intology初创企业打造，成立时间尚不足两个月。其核心团队由连续创业者Ron Arel和前Meta华人研究员Andy Zhou组成，两人均毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校。此次入选ICLR研讨会的两篇论文，正是以Andy Zhou的名义进行投稿的。

其中一篇论文提出了一种名为CS-ReFT的子空间级别微调方法，该方法旨在解决AI发展中的关键瓶颈——参数高效微调中的跨技能干扰。通过应用于Llama-2-7B模型，CS-ReFT在AlpacaEval上取得了93.94%的胜率，成功超越了GPT-3.5-Turbo。审稿人对此赞不绝口，认为这是一个“聪明的想法”，并有效解决了ReFT的一个关键限制。

另一篇论文则关注大模型的安全问题，提出了名为Siege的框架。该框架利用树搜索算法增强了多轮越狱策略，能够系统地识别和利用对话分支中的轻微违规，从而实现越狱攻击。在GPT-3.5-Turbo上，Siege实现了100%的成功率，审稿人评价其为“有效、直观的方法”，并指出需要重新评估现有的人工智能防御策略。

除了这两篇入选ICLR研讨会的论文外，Zochi还有一篇与计算生物学相关的论文正在接受期刊审查。该研究提出了一种名为EGNN-Fusion的架构，能够预测蛋白质-核酸结合位点，其性能可与最先进的方法相媲美，同时将参数数量减少了95%。

Zochi之所以能够在短时间内自主完成高质量论文，关键在于其采用的多智能体协作框架。该框架将科学方法分解为专门的组件，每个组件处理研究过程中不同的过程。通过广泛的探索和迭代过程，Zochi能够生成多个候选假设，设计并执行实验来测试这些假设，并根据结果迭代优化其方法。

然而，尽管Zochi取得了显著的成绩，但AI科研仍然面临着巨大的争议。学术界对于AI能否作为学术作品的作者存在分歧，一些顶会如CVPR已经开始加强对学生论文使用AI的审查，并出台限制措施。这些规定的出台旨在维护学术诚信，但一禁了之并非长久之策。

对于AI在学术活动中的合理利用，我们需要积极探索AI提效与学术不端之间的合理边界。一方面，应该给予学术研究从事者正确的引导，让他们了解如何正确使用AI来提高研究效率；另一方面，也应该建立完善的监管机制，确保AI的使用不会损害学术诚信和研究的真实性。只有这样，我们才能在享受AI带来的便利的同时，保持学术研究的严谨性和可靠性。