分享一个科研向的 AI 开源资源合集（Awesome AI for Science）

在科研领域，人工智能（AI）的应用正变得越来越广泛和深入。从蛋白质和药物发现到材料筛选、气候建模、天文处理等，AI 正在帮助科学家们加速科学发现的过程。然而，这些资源往往分散在各个地方，查找起来非常不便。为了解决这个问题，有人创建了一个名为 Awesome AI for Science 的开源资源合集，旨在将各种优质的 AI 工具、库、论文、数据集和框架集中起来，方便科研人员快速找到所需资源。

这个资源合集的仓库地址是 Awesome AI for Science。它主要包含以下内容：

• 工具和插件，如文献检索工具、可重复性工具、从论文到代码的流程工具。
• 重要论文与综述，涵盖基础研究、综述以及最近 2024–2025 年的突破性研究。
• 数据集与基准，包括蛋白质、化学、材料、气候和观测数据等。
• 按领域的 Starter Paths，为研究者提供上手路线图。
• 文档解析、表格和图像提取工具，以及 SciML（神经 PDE / PINNs）相关工具。
• Agent 和 Autonomous-research 的资源和评测。

这个资源合集是一个索引，不是需要复现的工程。每个条目都尽量用一行解释和标签，便于快速判断是否相关。贡献方式包括开出 issue 或 PR，提交一条 1–2 行的描述 + 链接，贡献者会尽快 review 并合并。已经在 repo 里做了 good first issue 标签，方便新人入门。

这个项目的目的是将分散的好东西集中起来，给研究/工程同学一个快速进入 AI-for-Science 的入口，节省大家的时间。如果觉得有用，可以顺手 star 一下，既表示支持也能提升被别人发现的概率。欢迎大家在这里回帖推荐资源或讨论各领域的入门路线，高质量建议可能会被合并到 README 并标注来源。