bingdadaOpenAI 推出“ChatGPT for Academic Researchers”计划，向10万名学术研究者免费提供GPT-5.6等前沿AI工具，涵盖科学、数学和工程领域。该计划包括企业级隐私保护、培训支持和超过2.5亿美元资金承诺，旨在加速科学发现并推动AI在科研中的广泛应用。
2026年7月29日，OpenAI 宣布推出“ChatGPT for Academic Researchers”计划，将向全球精选学术机构的10万名科学家、数学家和工程师免费提供其前沿模型和工具。这一举措旨在打破AI资源集中在少数公司和资金充足实验室的局面，让更多研究者能够利用AI加速科学发现，同时保持对研究过程的完全控制。
该计划将为参与者提供包括 GPT-5.6 Sol Pro 在内的前沿模型访问权限，每个研究者可邀请最多4名来自同一机构的合作者。工作区配备企业级隐私和安全保护，默认情况下数据不会用于训练模型。研究者可以使用这些工具支持基因组分析、蛋白质建模、文献综述、撰写资助申请和发表论文等各项工作。
OpenAI 计划于2026年夏季首先向1万名研究者开放，参与机构包括高等研究院（IAS）和巴黎高等师范学院（ENS），并计划在2027年前将规模扩展至10万人。对于已部署 ChatGPT Edu 的机构，免费访问权限将通过机构工作区统一协调。
该计划不仅提供工具，还包括培训、实践支持以及与其他研究者交流和学习的机会。参与者可以分享反馈，帮助 OpenAI 改进模型。
“ChatGPT for Academic Researchers”是 OpenAI 到2027年承诺投入超过2.5亿美元支持外部科学研究的一部分。这包括此前启动的5000万美元 NextGenAI 计划（支持研究机构）以及与能源部 Genesis 任务的合作（为国立实验室和大学的研究者提供前沿AI）。OpenAI 认为，当更多研究者拥有追求自己想法的工具时，科学进步就会加速。
AI 作为研究工具的发展速度远超预期。每周约有130万人使用 ChatGPT 进行高级科学和数学研究，产生约840万条消息。
这种转变在数学领域尤为明显。过去六个月，AI 从偶尔用于孤立问题，逐渐成为数学研究的常规工具。越来越多的论文开始致谢 ChatGPT 的贡献，反映出研究者正在迅速采纳这些工具。
研究者利用 ChatGPT 和 Codex 覆盖科学工作的几乎所有阶段：ChatGPT 帮助探讨想法、获取知识、生成假设并传达发现；Codex 支持研究执行和正式分析，包括编写代码和分析结果。
物理学家 Rogerio Jorge 及其团队利用 AI 开发开源聚变研究软件，该软件已被行业和国立实验室用于设计聚变能源装置。在理论计算机科学领域，研究者 Barna Saha、Yinzhan Xu 和 Christopher Ye 使用 GPT-5.5 Pro 开发了一个证明，建立了计算机解决高维几何问题效率的新极限，然后自行验证并优化了结果。
数据表明，使用AI最密集的研究者更倾向于承担更具挑战性的工作。在自己领域内AI使用率最高的20%研究者中，他们请AI完成预计需要4小时或以上任务的比例几乎是同行的两倍：接近7%的请求，而其他研究者仅为3.5%。
OpenAI 的策略并非决定哪些科学问题值得关注，也不是试图亲自解决所有问题，而是将强大的工具交到研究社区手中，让研究者去探索他们最了解的问题。
参与者将免费获得 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 中的前沿模型，包括发布时的 GPT-5.6 系列模型。此外，他们还将享有扩展的深度研究功能、更高的使用限制和更大的上下文窗口。这些能力共同支持跨学科的科学推理、自主执行和研究工作流。
GPT-5.6 系列包括三个版本：
在衡量研究级数学推理的 FrontierMath Tier 4 上，GPT-5.6 Sol 得分83%，而 GPT-5.5 为72.5%。在评估复杂生物数据分析和科学推理的 GeneBench Pro 上，GPT-5.6 Sol Pro 解决了31.5%的任务。
研究者还可以使用超过75项生命科学技能，涵盖遗传学、基因组学、测序、单细胞分析、蛋白质建模和药物发现。连接器支持跨学科研究，提供对科学文献、公共基因组和临床数据库、卫星图像、计算笔记本、数据平台和参考文献管理工具的访问。
OpenAI 的“ChatGPT for Academic Researchers”计划标志着AI在科学研究领域应用的重要里程碑。通过免费提供前沿模型和工具，OpenAI 不仅降低了研究门槛，更释放了全球学术界的创新潜力。随着更多研究者加入这一计划，我们有望看到更多突破性的科学发现，从基础数学到应用物理，从基因组学到药物发现，AI 正在成为科学进步的加速器。
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