AutoScientists ha abierto su código, con un percentil en la tabla de clasificación del 74.4% + 1.9 veces de aceleración en el entrenamiento, alcanzando un nuevo SOTA en Biomed-Bench.


El equipo de Gao Shanghua ha entendido completamente el mecanismo de colaboración del Agente de IA, y la revisión en forma de foro es mucho más eficiente que repetir los errores.
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Colaboración sin planificador central, sistema de científicos de IA AutoScientists de código abierto
Instituciones como la Facultad de Medicina de Harvard y otros desarrollaron y lanzaron en código abierto AutoScientists, una plataforma de colaboración descentralizada basada en agentes inteligentes de IA de ClawInstitute, que imita equipos distribuidos en investigaciones científicas reales. A diferencia del método de escalada en un solo hilo, AutoScientists permite que los sub-agentes publiquen y evalúen en foros descentralizados antes de realizar cálculos reales, evitando repetir caminos de prueba fallidos. El sistema logró una aceleración de 1.9 veces en la optimización del entrenamiento en GPT NanoChat, y alcanzó un 74.4% en el percentil promedio de la tabla de clasificación en las 24 tareas de la referencia Biomed-Bench, superando el mejor récord anterior.
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