The AI Scientist-v2: 通过智能体树搜索进行研讨会级别的自动化科学发现

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YutaroYutaro 提交
作者: YutaroYutaro Yamada, Robert Tjarko Lange, Cong LuCong Lu, Shengran Hu, Chris Lu, Jakob Foerster, Jeff Clune, David Ha

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人工智能在转变科学发现的方式方面正发挥着越来越关键的作用。我们推出了 AI 科学家-v2,这是一个端到端的代理系统,能够生成第一篇完全由 AI 生成并被同行评审接受的研讨会论文。该系统迭代地制定科学假设、设计和执行实验、分析和可视化数据,并自主撰写科学手稿。与其前身(v1,Lu 等人,2024 arXiv:2408.06292)相比,AI 科学家-v2 消除了对人工编写代码模板的依赖,在不同的机器学习领域有效地泛化,并利用由专门的实验管理器代理管理的新型渐进式代理树搜索方法。此外,我们通过集成视觉语言模型 (VLM) 反馈回路来增强 AI 审稿人组件,以迭代改进图形的内容和美观性。我们通过向经过同行评审的 ICLR 研讨会提交了三篇完全自主的手稿来评估 AI 科学家-v2。值得注意的是,其中一篇手稿获得了足够高的分数,超过了人类的平均接受阈值,标志着第一篇完全由 AI 生成的论文成功通过同行评审。这一成就突显了人工智能在进行科学研究各个方面的能力日益增强。我们预计,自主科学发现技术的进一步发展将深刻影响人类知识的产生,在研究生产力方面实现前所未有的可扩展性,并显著加速科学突破,从而极大地造福整个社会。我们已经在 https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 上开源了代码,以促进这项变革性技术的未来发展。我们还讨论了人工智能在科学中的作用,包括人工智能安全。
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YutaroYutaro
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AI 科学家-v2:通过智能体树搜索实现研讨会级别的自动化科学发现

完全自主的科学研究系统正变得越来越强大,人工智能在改变科学发现的实现方式方面发挥着关键作用。 我们很高兴推出 AI 科学家-v2,这是一个通用的端到端智能体系统,它生成了第一篇完全由 AI 撰写并通过同行评审的研讨会论文。

该系统自主生成假设、运行实验、分析数据并撰写科学手稿。 与其前身不同,AI 科学家-v2 消除了对人工撰写模板的依赖,推广到 ML 领域,并采用由实验管理器智能体引导的渐进式智能体树搜索。 代码可在 https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 获取