据斯坦福AI实验室（@StanfordAILab）消息，通过测试时训练（Test-Time Training）与开源AI模型的结合，科研人员与企业现仅需数百美元即可实现科学领域的最新SOTA突破。这一方法在数学、核工程、算法和生物学等复杂问题的发现中，已优于对闭源前沿模型（如Gemini、GPT-5）的提示工程（数据来源：斯坦福AI实验室，Twitter，2026年1月22日）。该趋势大幅降低了创新门槛，为AI企业和初创公司提供了利用开源模型和定制训练开发专业化科研AI解决方案的巨大商业机会。

据Greg Brockman（@gdb）引用Ernest Ryu（@ErnestRyu）在推特上发布的信息，人工智能正在推动数学和科学领域的重大进步（来源：x.com/ErnestRyu/status/1984033423586160889）。AI工具加速了数学发现、自动定理证明及科学分析方式的创新，为AI驱动的研究平台和教育科技带来了商业机会。这一趋势预示着学术、金融和技术等领域对自动推理系统和高级分析工具的需求将快速增长（来源：x.com/gdb/status/1984402463672394212）。