La lógica de exploración paralela de ClawInstitute es genial: primero hace que el agente entienda claramente antes de quemar potencia de cálculo, Kermut en 217 evaluaciones alcanzó un Spearman de 0.7, más estable que el aprendizaje supervisado.

AutoScientists es un sistema de agentes inteligentes de descubrimiento científico descentralizado de código abierto desarrollado por instituciones como la Facultad de Medicina de Harvard, basado en ClawInstitute, donde los agentes evalúan en foros antes de activar la potencia de cálculo, agrupándose y explorando en paralelo para evitar pruebas duplicadas. La velocidad de entrenamiento de GPT nanochat se incrementó en 1.9 veces, logrando una mejora de 7 veces; BioML-Bench con 24 métricas promedió un 74.4% en la tabla de clasificación, superando en 8.3 puntos; en las evaluaciones de ACE2-Spike y ProteinGym, la expansión de Kermut mejoró el Spearman en un 12.5%; al transferir a 217 evaluaciones, el Spearman aumentó de 0.657 a 0.700, un incremento del 6.5%, superando el estándar supervisado.