强化学习曾小健

• 尽管前沿模型已被用作人类科学家的辅助工具，如头脑风暴、编写代码或预测任务，但它们仍仅完成了科学过程的一小部分。• 本文提出了第一个全面的框架，用于实现完全自动化的科学发现，使前沿大型语言模型能够独立进行研究并传达其发现。• 本文介绍了“AI科学家”框架，这是第一个全面自动化的科学发现框架，其利用前沿大型语言模型进行独立研究并完成最终Paper。• 该框架包括想法生成、实验迭代和论文撰写三个阶段。通过在机器学习的三个子领域中的应用实验，

历史证明，突破性的Idea具有开启新技术纪元的潜力——比如Transformer的出现引领了波澜壮阔的AGI时代，ImageNet极大地加速了深度学习的发展，而最近的诺贝尔奖授予了几位AI领域的科学家，也标志着AI发展史上的一个重要转折点。比如，下面的idea是当团队把微软的Research Agent原始paper作为输入得到的优化方法，它能自动分析当前方法没有接入实时的数据流的缺陷，并提出方案去解决这个问题，具有较强的创新性。最后，我们再抛出这个问题。，根据提取的信息，生成多个高质量的 Idea。

同时，展示了审稿集成和随后的元聚合对审稿人性能的影响。8. 对AI领域的影响：这种方法标志着在机器学习领域科学发现的新时代的开始，将AI代理的变革性好处带给了AI研究过程本身，并使我们更接近于一个世界，在这个世界中，无尽的、负担得起的创造力和创新可以被释放到世界上最具挑战性的问题上。基于对扩散建模领域的专业知识，作者们对The AI Scientist生成的论文进行了总体评价，认为其表现相当于一个早期阶段的机器学习研究者，能够胜任地执行一个想法，但可能没有完全的背景知识来完全解释算法成功的原因。

本文提出了第一个完全自动科学发现的全面框架，使得前沿大型语言模型（LLMs）能够独立进行研究并传达其发现。我们介绍了。

• 尽管前沿模型已被用作人类科学家的辅助工具，如头脑风暴、编写代码或预测任务，但它们仍仅完成了科学过程的一小部分。• 本文提出了第一个全面的框架，用于实现完全自动化的科学发现，使前沿大型语言模型能够独立进行研究并传达其发现。• 本文介绍了“AI科学家”框架，这是第一个全面自动化的科学发现框架，其利用前沿大型语言模型进行独立研究并完成最终Paper。• 该框架包括想法生成、实验迭代和论文撰写三个阶段。通过在机器学习的三个子领域中的应用实验，

原创 Aitrainee AI进修生 2024年08月16日 23:08 湖南Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。分享来自Sakana AI的一个新的研究工具，名为AI Scientist。你是否希望自己撰写关于机器学习或其他主题的研究论文，比如这样的内容？那么这个工具AI Scientist可以帮助你。这是世界上第一个用于自动化科学研究和开放式探索的AI系统，你只需运行它，它就会为你生成一篇完整的论文，文末会附上部署视频教程链接~该公司致力于开发受自然系统启发的AI模型，比如鱼群和蜂群。旨

下表所列模型价格以“百万 tokens”为单位。Token 是模型用来表示自然语言文本的的最小单位，可以是一个词、一个数字或一个标点符号等。我们将根据模型输入和输出的总 token 数进行计量计费。

Poe。

定义一个名为 CausalSelfAttention 的类，继承自 nn.Module，用于实现因果自注意力机制。定义一个名为 Block 的类，继承自 nn.Module，用于实现 Transformer 的基本块。定义一个名为 LayerNorm 的类，继承自 nn.Module，用于实现层归一化。定义一个名为 GPT 的类，继承自 nn.Module，用于实现 GPT 模型。以上是对代码文件的逐行解释。否则设置为 None。定义一个名为 MLP 的类，继承自 nn.Module，用于实现多层感知机。

Projects/AI-Scientist$ python launch_scientist.py --model "deepseek-coder-v2-0724" --experiment nanoGPT_lite --num-ideas 2Using GPUs: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]Using OpenAI API with deepseek-coder-v2-0724.Generating idea 1/2Iteration 1/3{'Name': 'dynamic

这里和下面，我们给出了设置每个模板的数据和基线评估的说明。这必须在您的机器上运行，因为训练时间可能因您的硬件而异。（通常，我们会在文件本身中执行此操作，但由于它是可见的，因此不清楚这会如何影响 AI Scientist）。，这是第一个用于全自动科学发现的综合系统，它使大型语言模型 (LLM) 等基础模型能够独立进行研究。提供了我们论文中的所有运行和数据，其中我们在每个模板上运行每个基本模型以获得约 50 个想法。），我们的代码还可以选择使用它来提高吞吐量，但原则上如果没有它它也应该能工作。

从 ai_scientist.perform_review 模块导入 perform_review、load_paper 和 perform_improvement 函数，用于审查论文和改进。添加 --model 参数，指定要使用的模型，提供多个选项，默认为 "claude-3-5-sonnet-20240620"。添加 --experiment 参数，指定要运行的实验类型，默认为 "nanoGPT"。以上是对代码文件的逐行解释。添加 --writeup 参数，指定撰写的格式，默认为 "latex"。