在科研中，最耗时的往往不是写出第一版方案，而是其后成百上千次的枯燥试错。现在，AI能替人类完成这些“苦力活”了。openJiuwen社区推出的ScienceDiscovery平台，让AI通过“树搜索”实现科研代码的自我迭代。它像大树长枝丫一样，自动生成、修改代码并在沙箱中测试打分。得分高的分支继续优化，差的被搁置，全程无需人类干预。

这位“AI科研助手”战绩斐然： 1. 破解复杂积分：面对传统工具算不准的振荡积分，它仅用2小时迭代236次，就写出了一套高精度的通用求解器。 2. 代码自动加速：在数值计算加速任务中，它让代码平均提速2.279倍，超越了官方榜单的第一名。 3. 数据反推定律：仅凭一组观测数据，它就能反推出背后的物理方程（如普朗克分布），每题平均只调用16.5次模型，成本不足3元。

最难得的是，它直接调用现成的大模型，无需额外训练，省时又省钱。目前，它最擅长代码和数学等“验证快”的领域。未来，随着自动化实验等技术降低物理、生物等领域的验证成本，这种AI自我迭代模式必将帮人类加速解锁更多的科学发现。