Stanford University（斯坦福大学）

Science Earth: Towards A Planet-Scale Operating System for AI-Native Scientific Discovery

Science Earth: 迈向面向AI原生科学发现的行星级操作系统

Zhe Zhao, Haibin Wen, Yingcheng Wu, Jiaming Ma, Yifan Wen, Jinglin Jian, Jiacheng Ge, Xiangru Tang, Bo An, Ming Yin, Sanfeng Wu, Mengdi Wang, Le Cong

机构 * Department of Pathology, Department of Genetics, Stanford University School of Medicine（病理学系、遗传学系，斯坦福大学医学院） ； Princeton AI Lab, Department of Electrical & Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿人工智能实验室、电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Scripps Research, La Jolla, CA, USA（斯克里普斯研究机构，洛杉矶，加利福尼亚州，美国） ； Division of Biostatistics, Department of Population Health, New York University Grossman School of Medicine（生物统计学部、人口健康系，纽约大学格罗斯曼医学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Physics, Princeton University（物理系，普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出Science Earth行星级科学运行时，通过EACN协议实现AI能力动态连接与自组织协作，在跨太平洋Kuramoto同步研究和单细胞分析中验证了分布式自校正科学推理。

Comments Withdrawn by the authors. (1) The author list and authorship roles had not been finalized and agreed upon by all listed authors prior to submission. (2) The specific contribution of the system in the K3 synchronization example (Section on Kuramoto/nonlinear physics) requires further validation before it can be reported. The authors are addressing both points and may resubmit a corrected version.

Automated Standardization of Legacy Biomedical Metadata Using an Ontology-Constrained LLM Agent

使用本体约束的LLM代理自动化标准化遗留生物医学元数据

Josef Hardi, Martin J. O'Connor, Marcos Martinez-Romero, Jean G. Rosario, Stephen A. Fisher, Mark A. Musen

机构 * Division of Computational Medicine, Stanford University（斯坦福大学计算医学部） ； Department of Biology, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物学系） 纠错

AI总结 提出基于LLM的元数据标准化系统，通过实时查询标准指南和本体服务，在839条HuBMAP记录上验证，相比纯LLM方法显著提升预测准确性。

Conditional Diffusion Guidance under Hard Constraint: A Stochastic Analysis Approach

硬约束下的条件扩散引导：一种随机分析方法

Zhengyi Guo, Wenpin Tang, Renyuan Xu

机构 * Department of Industrial Engineering and Operations Research, Columbia University（哥伦比亚大学工业工程与运营管理系） ； Department of Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系） 纠错

AI总结 提出基于Doob h-变换和鞅表示的条件扩散引导框架，通过鞅损失和鞅协方差损失学习条件函数梯度，确保硬约束满足并给出非渐近保证。