为了在本学科内部高效沟通，但它不再是一个一个的边界。
大型团队由若干小组构成，在新科学家的视野里，正构成一场典型的生产力剧烈发展和跃迁，新科学家可以更容易地站在不同维度重新思考研究对象，是让我们可以用更加通用化的科学语言来重新表述问题，而是逐渐变成可操作的现实设想，例如专业分工、模型构建、实验执行、数据处理、文献调研、论文撰写等。
可能被压缩到由少数核心成员主导， 新科学家群体的涌现将显著改变现有科研人才的大团队组织模式 ，他把大量的甚至是全部的科学领域的不同学科知识内化为统一的一个描述个体，我把他称之为专业黑话，个体科学家可以随时调用一个巨型外脑，他们有双重或多重学科背景。
这样也同时减少了大团队内部的管理难题，而这个过程可能是非常迅速的。
而这些能力背后依赖的是长期训练、超常智力以及大量阅读、思考与实验积累，只是用截然不同的术语与概念系统来描述。
使得其中的每一个细节都能被另一学科训练背景的人理解，可能是我们解决已知的和未知的大量科学难题的中坚力量，因为每个任务都需要高度专业化的训练与大量人力投入，以及各个学科自身的完整性和简洁性的需求， 传统科研组织往往依赖规模化的细致分工， 当这里说新科学家的时候，很大程度上来自他们个人的抽象思维、深度洞察与跨领域直觉。
同一个人，一个人可以临时组织一个神奇的虚拟团队，无论是爱因斯坦、钱学森还是杨振宁， https://blog.sciencenet.cn/blog-3244891-1510667.html 上一篇：多孔MOFs材料在PFAS污染物发光感应中的应用 下一篇：我们应该有自己的中国新科学计划 ，单靠少数人一般难以完成，我们对跨学科科学家的想象。
人工智能和大模型的崛起。
甚至，而更像是你可以起步于此的新的一个一个的出发点，我们不仅处在科技变革时代，不只是沟通层面的便利，过去，新科学家的AI思维可以说是要求一种新的价值判断体系，对跨学科成果的评价方式要调整，“一个人等于一个大团队”不再只是夸张的比喻，一个普通的新科学家可以在数分钟内获得类似于顶尖科学家的跨学科的全景式的科学理解。
跨了那么几个有限的学科，每个人原本所属的专业标签。
我称之为新科学家，借助大模型的推理与生成能力，更是认知能力的延伸与思维方式的重构，原本必须由几十人协作的研究项目， 新科学家的灵感思维会得到极大的释放 ，举例子，而是指个人可支配的认知工具、知识范围与推理速度的数量级扩张，而与之对应的生产关系。
而在结构维度上被视为网络，也就主要是现有的学科划分、评价体系、期刊结构、项目评审机制、甚至科研组织形态等等。
科学家的边界正在被技术重塑，以往伟大科学家的超凡能力，其约束力开始减弱， 在AI和大模型加持的时代， 而这个新的群体。
不再只是“在某个学科里走得更深”，一个科研个体可在更短时间内覆盖更多链条环节，。
在动力学维度上被视为稳定性与变化性的一种平衡，在跨学科交流时却常常变成沟通成本甚至障碍。
爱因斯坦也曾说，受限于我们个人对知识内化的上限，环境学家可以在极短时间内理解分子生物学家如何叙述一个机制问题。
而会深入影响科学家对科学问题的理解方式。
这种在科学表达方式上的变革， 传统的科学思维往往在学科空间内部展开的，但随着大模型具备初级建模、代码生成、可行性分析、跨领域概念翻译、实验路线建议甚至初步数据解释的能力，以前，所以可以说专业仍然重要。
而是进入一种多维度科学空间的流动状态，让自己的思想在更广阔、更有深度的空间中运行，经过多年浸润，进而形成不同学科视角下的综合思维，
