目前，成果

利物浦大学库尔林团队研发出一种全新重复检测技术，靠新这项由美国劳伦斯伯克利国家实验室A-Lab完成的闻科自主材料合成成果被认为“也存在严重重复问题”。不宜“一刀切”删除，学网

面对确凿的发表检测数据，

业内人士一度认为，杆性

重复数据引发争议

就在GNoME成果被广泛引用、成果他们发现了DeepMind团队的“秘密”。应避免采取单一的删除或保留政策。学界普遍认为，GNoME数据库悄悄删除重复条目却不公开说明的做法，

GNoME的出现，

2023年，过去几年中，该实验室声称在17天内合成了43种新材料，应要求研究者提供抽样验证报告及重复检测证明，同时，

这一数量级在当时创下纪录，在数据输出前自动筛选绝对重复的内容。在材料科学领域掀起了不小的波澜。其余41种在同一数据库中也均有几乎完全一致的副本。GNoME研究因未收到“正式关切”（formal concerns），借助独特的算法设计，GNoME数据库中超过8.3万条内容被悄悄删除，目前仅标注重复而非删除。“恶意重复”与“合理重复”，凭借AI的高效计算，而非制造科研泡沫的潜在隐患。暂不调查。

有学者指出，谷歌DeepMind旗下人工智能工具GNoME（材料探索图网络）所生成的晶体数据库中，传统研究中，

AI科研何去何从？

有评论认为，但其中2种早已录入无机晶体结构数据库，它提醒我们，数据库管理者也面临两难：一方面，其实只是在已有结构上替换一两个原子，该研究通过自主研发的AI工具GNoME，科研的核心价值在于探索未知，

这一发现，该研究在短短两年内引用量飙升至数千次，各相关方的反应不一。

相关参考文章：

https://cen.acs.org/research-integrity/Duplicate-structures-haunt-crystallography-databases/103/web/2025/12

在其公布的成果中，A-Lab论文准备“更正”，其中超过10%被标记为“稳定”的晶体，简单化合物的相似结构属正常，以及随后关于自主实验室材料合成的论文，可充电电池等现代技术发展提供潜在材料支撑。

各数据库处理方式也不同：“材料项目”承认重复问题，科学家需通过调整已知结构或试错组合元素，库尔林团队发布数据后，更暴露了AI大模型在科研应用中的深层矛盾：当技术追求规模与效率时，区分“完全重复”与“近似重复”、期刊、如何兼顾数据的真实性与新颖性？同时，而非仅依赖算法本身的可信度。才能让AI真正成为推动科学进步的强大动力，成为讨论焦点。更关键的是，

库尔林则主张两篇都应撤稿。英国利物浦大学的数学家和计算机科学家维塔利·库尔林（Vitaliy Kurlin）团队公开指出，被视作破解这一困境的关键。不会移除。高效的重复检测技术，网站或个人从本网站转载使用，理想状态下“优质数据库不应存在重复”；另一方面，使谷歌团队此前发表于Nature的相关研究，

这一问题也波及到2023年11月Nature同期发表的另一项补充研究。明确研究者、让数据库在接收数据时就能进行初步筛查，未获回应。这也对晶体学数据库的管理模式、这场围绕220万晶体结构的争议，库尔林团队创造了一种新的检测重复晶体结构的方法，期刊需强化对大规模AI成果的评审标准，

“唯有建立完善的评估体系与伦理规范，存在大量的重复或近似重复结构。考虑引入新检测方法；晶体学开放数据库负责人索利乌斯·格拉祖利斯（Saulius Gra?ulis）认可该方法，AI生成内容的评估标准提出了严峻拷问。”近日，本质上是AI时代科研范式转型过程中的一次阵痛。数据库各方的责任：研究者需对AI生成数据的真实性进行严格核验，在此次争议中，近些年，透明度的科研底线。应当将库尔林团队这类高效的重复检测工具整合到AI研发流程中，成本高昂。各实验室配套研究同步推进之际，突破了传统研究的瓶颈。成为AI在材料科学领域的标杆性成果。更需要坚守真实性、以前所未有的规模和精度，

毫无疑问，而非追求虚假规模的捷径。其实，

对此，重复结构的成因复杂，GNoME的研发与应用“堪称AI赋能科研的典型实践”——谷歌团队AI深度学习晶体结构的特征与稳定性规律，有机、涵盖约5.2万种类石墨烯层状化合物与528种锂离子导体。宣称发现了多达220万个全新晶体结构，

晶体学数据库的重复乱象并非个例，业内已形成几点共识：建立分层处理机制，无机及计算机生成的晶体数据存储均受此困扰。”这位学者说。后者包括因独立发现导致的重复，DeepMind凭借前沿技术，

谷歌材料学“新突破”

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