Các học giả vui mừng!!
Chưa đầy một tuần sau khi Claude Science của Anthropic ra mắt, cộng đồng mã nguồn mở đã đưa ra câu trả lời của riêng mình.
Một đội ngũ nghiên cứu AI được YC ươm mầm đã ra mắt OpenScience—bản thay thế mã nguồn mở của Claude Science.
Cũng là một nền tảng nghiên cứu khoa học AI bao quát toàn bộ quy trình từ tra cứu tài liệu, sinh giả thuyết, thí nghiệm mã đến viết luận văn, nhưng nó không gắn kết với bất kỳ nhà cung cấp mô hình nào.
DeepSeek, GLM, Claude, GPT…… Dù trong hay ngoài nước, bạn muốn dùng cái nào thì dùng cái đó.
Hơn nữa, dự án sử dụng giao thức Apache 2.0 thân thiện nhất với nhà phát triển, chỉ cần một lệnh duy nhất để cài đặt.
Thông báo vừa ra, dự án đã lập tức leo lên xu hướng hàng đầu trên X. Mọi người đồng loạt bình luận:
Đây mới là vẻ ngoài mà AI khoa học nên có. (Nhóm A: Nói tên tôi luôn đi)
Claude Science dù mạnh nhưng không dùng được...
Khoảng 5 ngày trước, Anthropic đã chính thức ra mắt Claude Science tại một sự kiện kín của MIT Technology Review.
Đây là một nền tảng AI dành riêng cho các nhà khoa học, cung cấp các công cụ và gói phần mềm phổ biến nhất mà các nhà nghiên cứu thường sử dụng.
Ví dụ, trước đây một nhà nghiên cứu muốn hoàn thành một dự án nghiên cứu, phải tìm tài liệu trên PubMed, viết mã bằng Jupyter, chạy thống kê bằng R, kết nối qua SSH để gửi nhiệm vụ lên cụm máy tính, sau đó sử dụng nhiều công cụ khác nhau để vẽ biểu đồ và viết bài luận.
Chuyển đổi giữa hàng chục cửa sổ, chỉ riêng việc chuyển đổi giữa các công cụ đã đủ tiêu tốn rất nhiều năng lượng.
Còn Claude Science muốn làm chính là gom tất cả những thứ này vào cùng một bàn làm việc.
Cụ thể, nó đã thực hiện một số tích hợp quan trọng:
Ở cấp độ cơ sở dữ liệu và công cụ, đã tích hợp hơn 60 trình kết nối cơ sở dữ liệu khoa học và gói kỹ năng được cấu hình sẵn, bao phủ các lĩnh vực nghiên cứu phổ biến như sinh học gen, phân tích tế bào đơn, proteomics, sinh học cấu trúc và hóa tin học.
Bạn đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, agent chuyên nghiệp sẽ tự động truy vấn xuyên suốt các cơ sở dữ liệu, không cần phải lần lượt kiểm tra từng cơ sở dữ liệu như UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO.
Nó còn tích hợp vào bộ công cụ BioNeMo Agent của NVIDIA, cho phép kết nối trực tiếp với các mô hình khoa học sự sống như Evo 2, Boltz-2, OpenFold3.
Ở cấp độ thực thi, nó giới thiệu kiến trúc đa tác nhân.
Agent chính phụ trách lập kế hoạch tổng thể, các Agent phụ xử lý song song các nhiệm vụ khác nhau, cùng với Agent đánh giá chuyên trách kiểm tra tính chính xác của sự thật, chẳng hạn như kiểm tra trích dẫn, xác minh kết quả tính toán và ghi chú các lỗi tiềm ẩn.
Kết quả được tạo ra không chỉ là văn bản, mà nó còn có thể hiển thị trực tiếp các nội dung như cấu trúc protein 3D, các dải trình tự trình duyệt bộ gen và công thức cấu trúc hóa học.
Hơn nữa, mỗi biểu đồ sẽ đồng thời lưu giữ mã tạo ra, môi trường chạy, mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên và toàn bộ lịch sử hội thoại.
Trong một số tình huống, các nhà khoa học thậm chí có thể trực tiếp sửa hình ảnh bằng một câu lệnh, và hệ thống tự động ghi lại mã nền tảng.
Ở cấp độ tính toán, Claude Science có thể kết nối trực tiếp với cơ sở hạ tầng hiện có của phòng thí nghiệm bạn.
Có thể sử dụng laptop, máy chủ Linux hoặc nút đăng nhập cụm HPC, kết nối qua SSH hoặc gọi GPU trên đám mây theo nhu cầu thông qua tài khoản Modal, mở rộng từ một card đến hàng trăm card.
Chỉ cần tải một lần tập dữ liệu quy mô lớn, dữ liệu nhạy cảm không cần rời khỏi hệ thống của bạn, chỉ ngữ cảnh cần thiết cho từng bước phân tích mới được gửi đến Claude.
Các người dùng thử nghiệm sớm đã đưa ra một số trường hợp thực tế.
Nhà thần kinh học tại Viện Allen, Jérôme Lecoq, đã sử dụng nó để xây dựng một "mẫu đánh giá đa tác nhân" bao gồm khoảng 20 kỹ năng tùy chỉnh, cho phép các tác nhân con đọc hàng ngàn bài báo, trích xuất các quan điểm cốt lõi và dữ liệu định lượng, sau đó tạo ra bản tổng quan từng chương.
Nói vậy đi, trước đây viết một bài tổng quan mất hai năm, giờ anh ấy đã có khoảng 10 bài—
Nhiều tài liệu vượt quá 100 trang, và tất cả các trích dẫn đều đã được Reviewer Agent xác minh.
Stephen Francis từ Trung tâm Ung thư Não UCSF sử dụng nó để nghiên cứu dịch tễ học phân tử của u thần kinh đệm và chạy phân tích biến thể mầm.
He said Claude Science compressed the original time required to one-tenth, and his team independently verified the results, confirming that the analysis is both fast and reliable.
Dựa trên đánh giá của nhà vật lý Harvard Matthew Schwartz về khả năng nghiên cứu AI vào tháng 3 năm nay, trình độ hiện tại của Claude khoảng tương đương với một sinh viên năm hai sau đại học.
Anh ấy đã đăng một bài viết khách mời trên blog chính thức của Anthropic có tựa đề "Vibe Physics: The AI Grad Student", ghi lại toàn bộ quá trình anh ấy sử dụng Claude Opus 4.5 để hoàn thành một bài luận lý thuyết vật lý.
Lúc đó, kết luận mà anh ấy đưa ra là:
Khả năng nghiên cứu của AI hiện tại khoảng tương đương với một sinh viên năm hai, có thể làm việc và không kêu mệt, nhưng mỗi bước đều cần người hướng dẫn theo dõi.
Sau đó, nhận định này cũng được Anthropic đưa vào tài liệu kỹ thuật của Claude Science như một điểm điều chỉnh cho định vị sản phẩm.
Tuy nhiên, Claude Science hiện có một số hạn chế cứng:
Chỉ hỗ trợ macOS và Linux
Chỉ dành cho người dùng trả phí Pro/Max/Team/Enterprise
Chỉ có thể sử dụng mô hình riêng của Claude trên nền tảng.
Những rào cản này chồng chất lên nhau, đặc biệt đối với các nhóm nghiên cứu trong nước, Claude Science trở thành thứ “nhìn thấy được nhưng không với tới được”.
Tin tốt: Đã có phiên bản thay thế mã nguồn mở
Nhằm đáp ứng các hạn chế trên, dự án mã nguồn mở OpenScience đã ra đời.
Đội ngũ đằng sau nó có tên Synthetic Sciences, được thành lập tại San Francisco vào năm 2025 và vừa tốt nghiệp từ lô mùa đông YC 2026 năm nay.
Đội ngũ sáng lập có tham vọng lớn, nhằm xây dựng một nền tảng để các nhà khoa học có thể trực tiếp giao các nhiệm vụ nghiên cứu phức tạp cho “các nhà khoa học đồng hành AI” (AI co-scientists), từ tổng quan tài liệu, sinh ra giả thuyết, thực hiện thí nghiệm đến viết bài báo, toàn bộ quy trình đều do AI tự động thực hiện.
Họ có một phán đoán cốt lõi bên trong:
Các mô hình nền tảng khoa học cần có “vị giác nghiên cứu” thực sự, và vị giác này không thể đạt được chỉ bằng cách tích lũy tham số, mà phải đi song song cả sản phẩm và mô hình, dùng sản phẩm để thu thập dữ liệu quy trình nghiên cứu chất lượng cao, sau đó dùng những dữ liệu này để huấn luyện ra các mô hình có vị giác.
OpenScience là sản phẩm đầu tiên được triển khai trên con đường này.
Mặc dù sứ mệnh của OpenScience giống với Claude Science, nhưng chúng có một sự khác biệt cơ bản:
Không phụ thuộc vào mô hình (model-agnostic).
Theo lời của Synthetic Sciences:
AI khoa học nên là mở, không nên bị một công ty độc quyền các công cụ mà nhân loại sử dụng để khám phá và phát hiện, càng không nên để nó quyết định ai có quyền sử dụng.
Vì vậy, trên nền tảng này, Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, GLM... miễn là bạn có API Key, đều có thể kết nối trực tiếp.
Ngay cả việc chạy mô hình cục bộ cũng có thể thực hiện, triển khai bằng Ollama, và không một byte dữ liệu nào rời khỏi máy của bạn.
Khóa của bạn được lưu tại địa phương, yêu cầu kết nối trực tiếp với nhà cung cấp mô hình, không đi qua bất kỳ máy chủ trung gian nào.
Hơn nữa, OpenScience hỗ trợ chia mô hình theo yêu cầu.
Trong cùng một bảng làm việc, bạn có thể sử dụng Claude ở bước này và chuyển sang DeepSeek ở bước tiếp theo mà không cần thay đổi bất kỳ cài đặt nào.
Về mặt chức năng, OpenScience còn táo bạo hơn cả Claude Science—
Bao gồm hơn 250 gói kỹ năng nghiên cứu, nhiều hơn 4 lần so với Claude Science, bao phủ các lĩnh vực như ML, sinh học tính toán, hóa tin học và hơn thế nữa, tất cả đều có thể đọc, chỉnh sửa và mở rộng.
Việc cài đặt cũng rất đơn giản, chỉ cần một lệnh trong terminal:
Sử dụng ngay, giao diện làm việc sẽ tự động hiện ra trong trình duyệt. Lần đầu tiên chạy, chọn nguồn mô hình, điền API Key là bạn có thể bắt đầu làm việc.
Bạn cũng có thể cài đặt toàn cầu:
Nếu bạn cảm thấy phiền phức khi tự quản lý Key, đội ngũ còn cung cấp một nền tảng托管 Atlas—
Nạp ví trực tiếp sử dụng nhiều mô hình tiên tiến, không cần cấu hình Key từng cái, cùng với đồ thị nghiên cứu được lưu trữ lâu dài và sức mạnh tính toán trên đám mây.
Tuy nhiên, Atlas không bắt buộc; bạn có thể chạy OpenScience bằng Key của riêng mình và sử dụng hoàn toàn miễn phí, không có rào cản.
Một điều nữa
Điều thú vị là, khi cuộn xuống cuối trang GitHub của OpenScience, bạn sẽ thấy một tuyên bố được thêm vào một cách cố ý:
OpenScience là một dự án độc lập. Dự án không liên kết, được xác nhận hay tài trợ bởi Anthropic. “Claude” là nhãn hiệu của Anthropic, PBC, được sử dụng ở đây chỉ để mô tả tính tương thích.
Chúng tôi là một dự án độc lập và không có bất kỳ mối liên hệ nào với Anthropic. Việc đề cập đến "Claude" chỉ nhằm nói đến tính tương thích, đừng hiểu lầm.
Dường như ấn tượng mà “con tôm hùm” để lại trong cộng đồng mã nguồn mở vẫn còn rất sâu sắc.
OpenClaw đã nhiều lần đổi tên trước đây, còn OpenScience lần này trực tiếp ghi rõ tuyên bố từ chối liên quan ngay ở phiên bản đầu tiên của README.
Không có gì khác, hãy sống sót đã, rồi mới nói đến việc thay thế (doge).
Địa chỉ mã nguồn mở:
https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20
Liên kết tham khảo:
[1]https://x.com/SynScience/status/2073829478393086311?s=20
[2]https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20
[3]https://www.openscience.sh/
[4]https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench
Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Quantum Bit", tác giả: Yi Shui