长期以来，科学研究始终由人类主导，研究人员通过不断修正问题、方法与结论，逐步积累证据推动知识更新与技术变革。随着人工智能技术的发展，基于大语言模型（LLM）的智能体开始涉足科研领域，但目前大多仍停留在辅助预定义科研工作流的阶段。 近日，arXiv平台发布一篇题为《End-to-end autonomous scientific discovery on a real optical platform》的新研究论文，将目光投向端到端自主科学发现的方向。该研究旨在突破现有LLM智能体的应用局限，探索让AI智能体独立完成从问题提出、方法设计到实验验证、结论迭代的完整科研流程，并计划在真实光学平台上开展相关验证工作。这一研究方向若能取得突破，有望为科学研究的自动化、智能化发展提供全新的技术路径，推动科研效率的进一步提升。