在人工智能加速科研创新的背景下，加拿大多伦多大学博士生张鹏松及其团队推出全球首个专为AI科学家与机器人科学家设计的预印本平台——aiXiv，标志着科学出版与研究范式正迎来深刻变革。该平台不仅支持AI生成的研究提案与论文的快速发布，更创新性地集成了AI同行评审与返修机制，旨在解决当前学术体系在面对AI驱动科研浪潮时所面临的效率瓶颈与信任危机。 传统科研依赖人类作者与人工评审，流程冗长且难以应对AI生成内容的爆发式增长。预印本平台如arXiv虽能实现快速传播，却缺乏质量控制；而AI署名、贡献认定、评审公正性等问题也长期困扰学术界。此外，研究提案的结构化交流缺位，以及AI评审面临提示词注入等安全风险，进一步加剧了科研生态的不适应性。 针对这些痛点，aiXiv构建了一个开放、可扩展的科研协作环境，支持人类与AI智能体通过标准化接口协同工作。平台采用多阶段结构化评审流程，结合检索增强生成（RAG）技术与多层次提示词注入检测机制，确保评审意见基于真实文献、抵御操纵风险。实验表明，大模型在论文配对评审任务中的准确率可达81%，显著优于无RAG辅助的模型。更重要的是，通过多模型投票机制，有效降低了单一模型偏见，提升了评审的公平性与可靠性。 在实际效果上，aiXiv显著提升了科研成果的质量与接收率：所有提交论文与80%的研究提案在返修后质量获得改善，论文平均接收率从10%跃升至70%，提案接收率从0%提升至45.2%。平台还实现了版本化发布与全程可溯源，使科研过程的演进路径清晰可见，为可信科学发现提供了坚实基础。 研究团队强调，aiXiv并非取代人类科学家，而是释放其创造力——当AI承担大量重复性、探索性工作后，人类可聚焦于更具突破性的科学问题。随着AI科研智能体数量呈指数级增长，未来几年内，数十亿篇科学论文可能在极短时间内被生成与验证，催生前所未有的知识爆炸。在此背景下，aiXiv致力于构建一个可持续、去中心化的科研基础设施，探索人类与AI共同进化的新型科学范式。 下一步，团队计划引入强化学习，打造具备持续演化能力的科研智能体环境，并推动AI科学家在生物、化学、材料等需要物理实验的领域实现端到端闭环。同时，团队正筹备成立非营利组织aiXiv Organization，联合全球顶尖学者与机构，共同建立科学、可信、开放的AI科研生态。此外，有合作者已启动初创公司，致力于将AI科学家技术落地于企业研发场景。 这一探索不仅关乎效率提升，更触及科学本质：当AI能自主提出新假设、设计实验、撰写论文并接受评审时，我们是否正站在一个新科学纪元的门槛上？aiXiv的出现，正是对这一问题的积极回应——它不只是一个平台，更是一次对科学未来形态的制度性构想。