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* '''标题'''：The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery
* '''中文标题'''：AI科学家：朝向全自动开放式科学发现的道路
* '''发布日期'''：2024-08-12 16:58:11+00:00
* '''作者'''：Chris Lu, Cong Lu, Robert Tjarko Lange, Jakob Foerster, Jeff Clune, David Ha
* '''分类'''：cs.AI, cs.CL, cs.LG
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.06292v3
'''摘要'''：人工通用智能的一大挑战是开发能够进行科学研究并发现新知识的智能体。尽管前沿模型已经被用作人类科学家的助手，例如用于头脑风暴想法，编写代码，或预测任务，但它们仍然只完成了科学过程的一小部分。本文提出了第一个全自动科学发现的综合框架，使前沿的大型语言模型能够独立进行研究并传达他们的发现。我们引入了AI科学家，它可以生成新颖的研究思想，编写代码，执行实验，可视化结果，通过编写一篇完整的科学论文来描述其发现，然后运行一个模拟的审查过程进行评估。原则上，这个过程可以重复进行，以开放式地迭代开发思想，就像人类科学社区一样。我们通过将其应用于机器学习的三个不同子领域来展示其多样性：扩散建模，基于变压器的语言建模，和学习动态。每个想法都被实现并发展成一篇完整的论文，每篇论文的成本不到15美元。为了评估生成的论文，我们设计并验证了一个自动化的审稿人，我们展示了它在评估论文分数方面达到了接近人类的表现。AI科学家可以产生超过我们的自动化审稿人评定的顶级机器学习会议接受阈值的论文。这种方法标志着机器学习科学发现新时代的开始：将AI智能体的变革性优势带给AI自身的整个研究过程，使我们更接近一个可以在世界上最具挑战性的问题上释放无尽的创新和创新的世界。我们的代码在https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist上开源。

== 章节摘要 ==
这篇论文提出了一个名为“[[The AI Scientist]]”的全面自动化科学发现框架，旨在通过前沿大型语言模型（LLMs）实现独立研究和成果交流。以下是按章节概括的结果：
# '''引言'''：介绍了自动化一般科学发现的长期愿景，以及通过自动化方法加速科学迭代的潜力。
# '''背景'''：讨论了大型语言模型（LLMs）的基础，以及如何将它们嵌入到“代理”框架中以提高性能、鲁棒性和可靠性。
# '''The AI Scientist'''：详细介绍了[[The AI Scientist]]的三个主要阶段：想法生成、实验迭代和论文撰写，并介绍了如何通过自动化同行评审来评估生成的论文质量。
# '''实验'''：展示了[[The AI Scientist]]在机器学习的不同子领域（如[[扩散建模]]、基于[[变换器]]的语言建模和学习动态）的应用，并提供了一些生成的论文案例。
# '''讨论'''：讨论了[[The AI Scientist]]的性能，包括它在执行[[机器学习]]研究方面的能力，以及它在理解和解释算法成功原因方面的局限性。
# '''结论'''：总结了[[The AI Scientist]]在自动化开放科学发现方面的贡献，并讨论了未来的发展方向和潜在的伦理问题。

== 背景介绍 ==
这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[人工智能在科学研究中的应用]]'''：
#* [[人工智能]]（AI）在科学研究中的应用是近年来的研究热点，旨在通过自动化的方式提高研究效率和创新能力。
#* 传统的AI模型已经被用作辅助工具，帮助人类科学家进行头脑风暴、编写代码或预测任务，但这些应用仅涉及科学过程的一小部分。
# '''[[自动化科学发现的挑战]]'''：
#* 自动化一般科学发现的长期愿景是开发能够进行科学研究和发现新知识的代理，但迄今为止，尚未有研究展示出在没有人类参与的情况下执行整个研究项目的可能性。
#* 尽管在[[材料发现]]和[[合成生物学]]等领域取得了显著进展，但这些研究通常限制在具有预定义参数的特定领域内，限制了更广泛、开放式的发现。
# '''[[大型语言模型（LLMs）的潜力]]'''：
#* 近期在基础模型方面的进展，特别是[[大型语言模型]]（LLMs），为扩展搜索空间到更广泛的、代码级别的解决方案提供了可能。
#* 这些模型不仅能够生成连贯的文本，还能展示包括常识知识、推理能力和编写代码在内的类似人类的能力。
综上所述，这篇文献的背景强调了开发一个能够完全自动化和开放的科学发现过程的框架的必要性，利用最新的基础模型进展，实现从想法生成到实验执行再到论文撰写的端到端研究过程。

== 问题与动机 ==

== 研究方法 ==
这篇论文提出了一个名为"[[The AI Scientist]]"的全面自动化科学研究框架，旨在通过前沿的大型语言模型（[[LLMs]]）实现科学研究的独立发现和交流。以下是该论文的主要工作方法和方法论讨论：
# '''自动化科学发现框架'''：
#* 介绍了"[[The AI Scientist]]"，一个能够自动生成研究想法、编写代码、执行实验、可视化结果、撰写科学论文并进行模拟评审的系统。
# '''研究想法的生成'''：
#* 利用[[进化计算]]和[[开放式研究]]的灵感，通过LLMs迭代地增长想法档案，每个想法包括描述、实验执行计划和自我评估的有趣性、新颖性和可行性评分。
# '''实验迭代'''：
#* 给定一个想法和模板，"[[The AI Scientist]]"执行提议的实验，然后为后续的论文撰写可视化结果。使用先进的编码助手[[Aider]]执行实验，并在失败或超时时返回错误进行修正。
# '''论文撰写'''：
#* 利用[[Aider]]填充空白的会议模板部分，包括引言、背景、方法、实验设置、结果和结论。在写作过程中，Aider仅使用真实的实验结果和图表，并减少幻觉。
# '''自动化同行评审'''：
#* 设计了一个基于[[GPT-4o]]的评审代理，根据[[NeurIPS]]会议评审指南进行论文评审，输出包括评分、优缺点列表和初步的接受或拒绝决策。
# '''评估自动化评审者'''：
#* 通过与[[ICLR 2022]]论文的人工评审数据比较，评估了基于LLM的评审者性能，发现其在多个评估指标上接近人类水平。
# '''深入案例研究'''：
#* 通过一个代表性的案例研究，展示了"[[The AI Scientist]]"在执行研究想法时的优势和局限性，并讨论了其潜力。
# '''实验和评估'''：
#* 在不同的LLMs上广泛评估"[[The AI Scientist]]"，包括[[Claude Sonnet 3.5]]、[[GPT-4o]]、[[DeepSeek Coder]]和[[Llama-3.1 405b]]，生成了多个新想法并进行了实验。
# '''局限性和伦理考量'''：
#* 讨论了"[[The AI Scientist]]"的局限性，包括自动化评审者的潜在改进领域、常见失败模式、代码执行的安全性问题，以及该系统可能带来的伦理风险。
# '''讨论和未来方向'''：
#* 对"[[The AI Scientist]]"进行了讨论，强调了其在自动化科学研究中的潜力，并提出了未来可能的改进方向，包括集成视觉能力、引入人类反馈、自动扩展实验范围等。

== 研究结论 ==
根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[AI Scientist]]的提出'''：提出了[[AI Scientist]]框架，这是首个旨在全面自动化开放性科学发现过程的系统。该系统利用前沿的[[大型语言模型]]（LLMs）独立进行研究，包括生成新颖的科研想法、编写代码、执行实验、可视化结果、撰写完整的科学论文，并通过模拟评审过程进行评估。
# '''自动化科研的全面性'''：[[AI Scientist]]能够在整个科研过程中实现自动化，包括想法的产生、实验设计、执行、结果的可视化和撰写成文，这标志着[[科研自动化]]进入了一个新的时代。
# '''科研民主化和加速'''：该框架以较低的成本（每篇论文约15美元）展示了其在[[机器学习]]不同子领域生成论文的潜力，这有助于[[科研的民主化]]和加速[[科学进步]]。
# '''自动化评审系统的验证'''：设计并验证了一个自动化的审稿人，该审稿人接近人类评审的表现，能够评估生成的论文质量。
# '''AI在科研中的潜力'''：[[AI Scientist]]的成功展示了[[AI]]在科研中的潜力，尤其是在[[机器学习]]领域，它能够带来创新并解决世界上最具挑战性的问题。

== 术语表 ==