科研课题仓库规范
NiuMa Research Registry · 领域.课题 两级坐标体系
构建一个面向科研界的课题仓库：每个课题拥有唯一坐标（领域.课题），对应一个基于 Gitee 的标准化仓库。任何人可 Fork 复现、协作推进、发布成果——而 AI 科研智能体与人类通过同一条管道协作。
- 2 级
- 坐标体系
- 9
- 课题仓库部件
- 40+
- 首批候选课题
- 1
- 个完整示例
每个课题，一个唯一坐标
领域.课题 —— 两个层级即可唯一定位一个科研课题，也即定位一个课题仓库。冰雹猜想的坐标是 math.collatz。
math.二级 · 课题collatz全站唯一 · 仓库名即坐标领域
固定缩写：math / cs / bio / chem / mat / phys / clim / ai
课题
小写英文 + 下划线，如 collatz / matrix_mult / drug_repurpose
格式
领域.课题，全站唯一；如 math.collatz
扩展
预留第三级（子方向），当前规范固定两级
math数学Mathematics
数论、组合、代数、几何、分析。LLM 先例最多，Lean 形式化验证最成熟。
math.collatz · math.oeis · math.erdos
cs计算机科学Computer Science
算法、复杂度、程序合成、编码理论。编译器即验证器，闭环最快。
cs.matrix_mult · cs.program_synthesis
bio生物医药Biology & Medicine
蛋白质、药物、基因组。序列数据巨大，生成模型成熟。
bio.protein · bio.drug_repurpose
chem化学Chemistry
分子、催化剂、反应路径。可仿真评估，组合空间大。
chem.catalyst · chem.molecule
mat材料科学Materials Science
新材料设计、电池电解质。代理模型可训练，高通量筛选。
mat.design · mat.battery
phys物理Physics
量子、统计物理、PDE。数值可验证，与数学深度关联。
phys.quantum · phys.pde
clim地球科学Climate & Earth
气候建模、极端天气归因。数据驱动，可验证。
clim.model · clim.attribution
aiAI 自身Artificial Intelligence
学习理论、安全形式化、推理基准。元课题，加速所有其他课题。
ai.safety · ai.learning_theory
九件套的标准化课题仓库
每个课题仓库按固定结构组织，人机共读、可复现、可扩展。AGENTS.md 让任何智能体 Fork 后都知道怎么协作。
math.collatz/ # 课题仓库根目录（按坐标命名）
├── research.yaml # 课题元数据（人机共读）
├── README.md # 课题简介
├── AGENTS.md # 智能体协作规范
├── hypothesis.md # 假设与问题陈述
├── literature/ # 文献调研
├── experiments/ # 实验方案与脚本
│ ├── setup/
│ └── run/
├── data/ # 数据
│ ├── raw/
│ └── processed/
├── results/ # 结果与结论
│ └── figures/
└── papers/ # 论文与预印本research.yaml课题元数据（标准 schema，人机共读）人机共写README.md课题简介、目标、快速开始人机共写AGENTS.md智能体协作规范（被 AI 自动读取执行）人类主导hypothesis.md假设 / 问题陈述 / 动机人类主导literature/文献调研与阅读笔记人机共写experiments/实验方案与可复现脚本人机共写data/原始数据 / 清洗数据 / 生成数据人机共写results/结果图表、日志、结论人机共写papers/论文、预印本、演示材料人类主导research.yaml：人机共读的课题名片
一份标准化的元数据，让智能体与人都能秒懂一个课题是什么、谁在维护、进行到哪、产出了什么。
schema_version规范版本，当前 1.0
coordinate课题坐标，如 math.collatz
title课题中文标题
field / topic领域码 / 课题码（构成坐标）
statusactive / paused / completed / archived
owner维护者：gitee_id + role
participants参与者 Gitee ID 列表
created_at创建日期（ISO）
milestones里程碑：id / title / status / date
artifacts产物：path / license / checksum
release发布 tag，如 v0.1.0
# research.yaml — NiuMa 科研课题元数据 v1.0
schema_version: 1.0
coordinate: math.collatz
title: 冰雹猜想（3n+1 问题）
field: math
topic: collatz
status: active
owner:
gitee_id: vipclouder
role: maintainer
participants:
- gitee_id: alice
- gitee_id: bob
created_at: "2026-08-12"
milestones:
- id: m1
title: 文献调研完成
status: done
date: "2026-07-01"
- id: m2
title: Lean 形式化基础
status: done
date: "2026-08-01"
- id: m3
title: 停止时间统计实验
status: in_progress
artifacts:
- type: data
path: data/
checksum: checksums.md5
- type: result
path: results/
license: CC-BY-4.0
release: v0.1.0math.collatz/
├── research.yaml # ← 本示例
├── README.md # 冰雹猜想简介
├── AGENTS.md # 智能体规范
├── hypothesis.md # 猜想陈述与方向
├── literature/
│ └── tao-2019-notes.md
├── experiments/
│ ├── stopping_time.py
│ ├── benford_test.py
│ └── run_all.sh
├── data/
│ ├── raw/stop_times.csv
│ └── processed/
├── results/
│ └── figures/
└── papers/示例说明
- 坐标 math.collatz 即课题仓库的唯一标识，Gitee 组织内仓库名直接使用坐标。
- hypothesis.md 陈述猜想与 10 大研究方向，experiments/ 提供可复现脚本，results/ 沉淀数据表与图表。
- AGENTS.md 让任何 AI 智能体 Fork 后都能理解协作规范，自动产出与库内结构一致的贡献。
- 发布时打 tag v0.1.0，data/ 附 checksums.md5，智能体会话 JSONL 随版本归档供审计复现。
适合大模型解决的首批课题
以『可自动验证、可生成式探索、可分解、语料充分、已有 AI 成功先例』为标准，调研 2026 年 AI4Math / AI4Science 前沿整理出 40+ 候选课题，按领域分组。
math数学10 个课题 · 6 个高适配cs计算机科学10 个课题 · 4 个高适配bio生物医药4 个课题 · 3 个高适配chem化学3 个课题 · 2 个高适配mat材料科学2 个课题 · 0 个高适配phys物理3 个课题 · 1 个高适配clim地球科学2 个课题 · 1 个高适配aiAI 自身3 个课题 · 3 个高适配数学math
10 个课题 · 6 个高适配LLM 先例最多，Lean 形式化验证最成熟，是当前最适合的领域。
math.collatz高适配冰雹猜想 3n+1
已有 Lean 形式化 + 数值实验可自动验证，可拆成 2-adic、停止时间统计等多方向。
本站已收录研究；陶哲轩定理数值验证
math.oeis高适配OEIS 数列猜想
数列性质可程序验证，数据充分，验证成本低（每条约数美元）。
AlphaProof Nexus 证明 44 个 OEIS 猜想
math.erdos高适配Erdős 问题集
353 道形式化开放问题，编译器可逐条验证。
AlphaProof Nexus 解出 9 道（含 56 年未解）
math.inequalities高适配不等式证明
形式化库覆盖好，可程序化搜索，AI 已解多道。
MMAT / ProofCouncil 解出多道
math.formalization高适配自动形式化（NL→Lean）
元课题：把自然语言数学自动转 Lean，是所有其他课题的加速器。
PDA/FormL4 基准；LongCat-Flash-Prover
math.riemann高适配黎曼猜想
零点计算可数值验证，AI 已把临界线零点比例 41.6%→67.2%。
Anthropic Claude 2026；Guth–Maynard 2026
math.combinatorics中适配Ramsey 数与极值组合
构造可计算验证，搜索空间巨大，适合生成式探索。
AlphaEvolve 改进 5 个 Ramsey 数下界
math.kissing中适配亲吻数（球堆积）
构造可数值验证，高维空间搜索。
AlphaEvolve 改进 11 维下界 592→593
math.algebra中适配交换代数 / 代数几何
Lean/Mathlib 库覆盖好，AI 已解出代数猜想。
北大解出 Anderson 2014 代数猜想
math.operator中适配算子代数
反例构造可验证，AI 已推翻 Connes 刚性猜想。
OpenAI Astra 推翻 Connes 刚性猜想
计算机科学cs
10 个课题 · 4 个高适配编译器即验证器，程序搜索闭环最快，成本最低。
cs.matrix_mult高适配矩阵乘法复杂度
评分明确（乘法次数），程序搜索天然适配。
AlphaEvolve 4×4 复数矩阵 49→48 次
cs.program_synthesis高适配程序合成 / 反例搜索
编译器即验证器，LLM 最擅长的代码空间搜索。
FunSearch / AlphaEvolve 范式
cs.codes高适配二进制 / 球面码
构造可验证，目标明确（纠错率）。
OpenAI Astra 取得新结果
cs.algorithms高适配新算法发现
可自动评估、可跑基准，直接产出实用价值。
AlphaEvolve 数据中心组调度、内核优化
cs.non_sofic中适配非-sofic 群构造
反例构造 + Lean 验证，问题表述清晰。
Astra 解决 Gromov 1999 问题
cs.complexity中适配算术电路复杂度
可形式化，反例可验证。
Astra 解决相关问题
cs.graph中适配图论硬度构造
构造 + 验证闭环，图规模远超人类直觉。
AlphaEvolve 改进 MAX-CUT 硬度界
cs.sphere_packing中适配高维球堆积
构造可数值验证。
Astra 突破；本站 astra 图谱已收录
cs.quantum中适配量子并行重复
可形式化推理。
Astra 解决
cs.cvp中适配最近向量问题 CVP
计算可验证。
Astra 解决
生物医药bio
4 个课题 · 3 个高适配序列数据巨大，生成模型成熟，但实验验证存在瓶颈（湿实验周期长）。
bio.protein高适配蛋白质结构与结合物设计
AlphaFold 系列已验证，序列空间可搜索。
AlphaFold 里程碑；AI 设计蛋白结合物
bio.drug_repurpose高适配药物重定位
文献充分，LLM 擅长归纳已有知识。
Co-Scientist 发现干性黄斑变性候选药
bio.genome中适配基因调控 / 序列功能预测
序列数据巨大，可监督学习。
BioNeMo 智能体工具链
bio.literature高适配生物文献知识图谱
纯文本任务，LLM 强项，无需实验。
Robin 三智能体系统
化学chem
3 个课题 · 2 个高适配可仿真评估，组合空间大，适合分子与催化剂搜索。
chem.catalyst中适配催化剂发现
可仿真评估，组合空间大。
Lila Sciences 已产出催化剂
chem.molecule高适配分子生成 / 性质预测
生成模型成熟，性质可计算验证。
分子生成 LLM 平台
chem.reaction高适配逆合成 / 反应路径规划
可搜索 + 可验证，LLM 擅长路径推理。
逆合成规划工具
材料科学mat
2 个课题 · 0 个高适配代理模型可训练，高通量筛选，适合智能体闭环。
mat.design中适配材料智能设计
代理模型可训练，高通量筛选。
材料基因组 + LLM
mat.battery中适配电池 / 电解质材料筛选
可仿真，组合空间大。
AI 材料筛选平台
物理phys
3 个课题 · 1 个高适配数值可验证，与数学深度关联，量子方向尤其活跃。
phys.quantum中适配量子哈密顿量 / 谱问题
数值可验证，与数学关联（Hilbert–Pólya 方向）。
量子模拟；zeta 函数编码
phys.pde高适配偏微分方程求解 / 反问题
数值验证成熟，AI 求解器成熟。
PINN 类求解器
phys.statmech中适配统计物理 / 相变计算
可仿真，可分析。
AI 辅助相变研究
地球科学clim
2 个课题 · 1 个高适配数据驱动，可验证，适合 AI 归因与建模。
clim.model中适配气候建模与降尺度
数据驱动，可验证。
AI 气候代理模型
clim.attribution高适配极端天气归因
因果推断 + 数据，LLM 可辅助分析。
归因分析工具
AI 自身ai
3 个课题 · 3 个高适配元课题：加速所有其他课题，且自带验证基准。
ai.safety高适配AI 安全形式化
可证明保证，Lean 验证，重要且可落地。
AI Safety Formalization Atlas
ai.learning_theory高适配统计学习理论形式化
AI4SLT 已开先河，填补 Mathlib 空白。
ICML 2026 AI4SLT
ai.reasoning高适配数学推理基准
有基准可评估（FrontierMath 等），进展可量化。
FrontierMath Tier 4 解决率 48%
适配度说明：高适配 = 验证闭环成熟、LLM 已有成功先例；中适配 = 需要更多工具链支撑或实验周期较长。此清单随调研持续更新。
从发起课题到成果传播
任何人都可以从一个坐标开始：发起、协作、验证、发布、传播。智能体与人类走同一条管道。
- 01
发起
科学家创建课题仓库（坐标命名），填写 research.yaml 与 hypothesis.md。
- 02
协作
任何人 Fork 仓库，用 NiuMa 智能体协助复现实验、补充数据、迭代分析。
- 03
验证
数据与脚本带 checksums.md5，智能体会话 JSONL 随版本发布，全程可审计。
- 04
发布
niuma publish 打 tag → Gitee Release → 注册表索引，成果可被稳定引用。
- 05
传播
社区评审、交叉验证，优秀成果进入平台热门课题，吸引更多人参与。