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建站公司收费标准,全国哪个餐饮品牌的网站做的好,老铁推荐个2021网站好吗,广州海珠网站开发定制DeepScientist#xff1a;逐步推进前沿科学发现 #x1f525; 精选新闻 [2025.10.1]首届国际人工智能科学家大会#xff08;ICAIS#xff09;现已开始征稿#xff0c;大会将在北京举行#xff01; 我们很高兴地向大家介绍 DeepScientist#xff0c;这是首个大规模实证研…DeepScientist逐步推进前沿科学发现 精选新闻[2025.10.1]首届国际人工智能科学家大会ICAIS现已开始征稿大会将在北京举行我们很高兴地向大家介绍 DeepScientist这是首个大规模实证研究证明人工智能可以在前沿科学任务上逐步超越人类的最高水平。在竞争激烈的 AI 文本检测领域DeepScientist 仅用两周时间就取得了相当于人类三年累计研究成果的显著进展。DeepScientist 系统无需人工干预即可实现目标导向、持续迭代的科学发现这标志着人工智能向成为科研真正伙伴迈出了重要一步。我们现在已经证明人工智能确实能够在多个不同领域推动前沿发展。在热门的人工智能文本检测研究领域DeepScientist 自主生成了 2472 个独特的研究思路实现了其中 600 个最有前景的假设并最终生成了在 RAID 数据集上将 AUROC 得分提高了 7.9% 的方法同时降低了推理延迟。这种能力远不止于此。在面对“智能体故障归因”这一高度复杂的挑战时DeepScientist 独立构思并提出了一种名为 A2P溯因-行动-预测的新方法。其核心创新在于将任务从简单的模式识别提升到结构化的因果推理。这种新方法在 WhoWhen 基准测试的“算法生成”设置下取得了 47.46 的分数比人类最先进的基线水平提高了惊人的 183.7%。这些成就证明 DeepScientist 能够产生具有持久影响的发现并系统地推进多个领域的技术前沿。开源计划我们的整个开源计划将分为四个阶段。第一阶段基于应用的访问为了确保安全我们将邀请一小部分用户试用 DeepScientist。如果您有想要探索的任务请填写我们的等候名单表单。我们将与您合作进一步完善 DeepScientist。第二阶段基础组件发布更新此阶段已完成。我们已提供http://deepscientist.cc网站和DeepScientist-CLI代码前 30 位受邀用户现已可以使用。在确保安全性之后我们将开源我们的基础组件。此时您可以立即开始构建自己的 DeepScientist 或复现我们的工作或许可以创建一个“开源 DeepScientist”我们强烈鼓励这样做您的实现很可能比我们的更优雅、更高效。我们承认我们实现的组件和工作流仍然存在一些不够完善的代码和设计。不要限制你的想象力。DeepScientist 只是迈出的一小步。利用人工智能实现科学发现自动化是一个令人无比兴奋的领域拥有广阔的探索空间第三阶段实验数据发布预计在11月之后我们将开源全部约5000个假设和约1100条实验日志。这将是首次公开如此大规模的人工智能生成实验结果数据集。第四阶段DeepScientist 源代码发布我们将秉持负责任的态度进行长期测试和调整以防止对人类研究造成任何潜在危害。之后我们将发布 DeepScientist 代码的核心架构以促进社区发展。一些想法如果您觉得以下评论有用请给Yixuan Weng的这个仓库点个赞。评论 1问您之前的项目是CycleResearcher。为什么这个新项目取了这个名字DeepScientist而不是 CycleResearcherDeepResearcher答早在2024年9月我就计划将我目前的项目命名为“DeepResearcher”类似于DeepReviewer。然而OpenAI后来占用了这个名字。因此我决定将我的项目命名为DeepScientist……评论 2问你们什么时候会开源答我只有在确保足够的安全性之后才会开源因为我仍然不能完全确定它对DeepScientist学术界的益处是否大于其潜在风险。因此我必须采取谨慎的态度。问为什么你们要采取分阶段的开源战略答因为社区热情高涨——几乎所有人都迫不及待地想看到我开源我计划利用国庆节和中秋节假期2025年中国最长的公共假期来修改代码以便社区能够更早地体验该系统并探索它如何加速不同领域的科学发现。感谢中关村研究院的支持我们将能够免费向社区提供完整的DeepScientist系统。如果您感兴趣可以通过候补名单表格提前注册。评论 3问您认为人工智能驱动的科学发现存在规模定律吗答我坚信人工智能驱动的科学发现遵循其自身的尺度定律。但这并非孤立现象而是人类发现步伐不断加快的自然延伸和放大。纵观历史科学进步的速度一直在持续提升而这种加速在现代尤为显著。我从中学起就喜欢玩席德·梅尔的《文明》系列游戏游戏中知识和技术的积累会带来更快的“灵光乍现”。我相信我们现在正步入一个由人工智能驱动的现实世界“灵光乍现时代”。评论 4问目前所谓的“人工智能科学家”更像是“高通量试错机器”而不是真正具有深刻洞察力的“发现者”。我们如何才能提高他们的科学直觉答首先随着模型能力的提升我已经能感受到它们在识别科学问题局限性方面的能力有所提高。早期的DeepSeek-R1模型其观测结果非常浅显。但Qwen-3-235B-Thinking-2507发布后其洞察力和假设生成能力明显增强。在我看来只有比Qwen-3-235B版本更强大的模型才能产生真正有价值的发现。强化学习虚拟现实RLVR是一个很有前景的方向但也面临着挑战成本高昂训练效率低下大约需要1000个GPU小时才能生成一个有用的样本。评论 5问这项研究的总成本约为 10 万美元。与资助一名博士生进行类似研究周期相比您认为在目前阶段这种做法是否具有成本效益答我认为两者各有优势。失败是成功之母而人工智能最大的优势在于其能够持续探索而不疲倦。一方面我们可以依靠人工智能尝试各种不同的策略——即使发现某种方法在某个领域行不通本身也是一项意义重大的发现。另一方面这仅仅是个开始。未来几年随着能力的提升和推理成本的降低人工智能的成本将大幅下降。评论 6问您论文中最令人兴奋的发现之一是计算资源与研究产出之间存在“近乎线性的关系”。您认为随着GPU数量的增加这种趋势会无限期地持续下去还是很快就会遇到瓶颈下一个瓶颈可能是什么答我认为这种情况不会无限期地持续下去。我们即将遇到瓶颈。下一个瓶颈将是“探索效率”而不是“探索规模”。目前大部分计算资源都浪费在了低价值的探索上。未来挑战在于如何避免这类低价值的工作。虽然DeepScientist偶尔会通过反复试验发现一些提升性能的新方法但这些改进往往微乎其微。只有当我们能够进行大规模、高价值的探索时才能取得真正的突破。评论 7问还有其他惊喜吗答是的10月初我们将共同开源一款工具。我相信每位研究人员都会对此感兴趣——它能显著增强DeepScientist的演示功能。 最新作品调查 | 人工智能科学家距离改变世界还有多远来源arXiv 出版物2025 年 7 月链接论文链接资源立场文件 | 人工智能科学家若缺乏强大的实施能力终将失败来源arXiv 出版物2025 年 6 月链接论文发布 | Airaxiv。通往人工智能生成研究的门户来源Airaxiv网站链接网站研究论文 | DeepReview利用类人深度思维过程改进基于LLM的论文评审来源aclanthologyACL 2025链接论文链接代码研究论文 | CycleResearcher通过自动化审核改进自动化研究来源OpenReviewICLR 2025链接论文链接代码 讨论论坛加入这些在线社区参与讨论并交流想法人工智能科学家研究讨论小组如果您对人工智能科学家感兴趣可以添加nauhcutnil的微信好友即可加入人工智能科学家讨论群。发送好友请求时请在备注中注明“人工智能科学家微信群” 。span stylebackground-color:#f6f8faspan stylecolor:#1f2328span stylecolor:#1f2328span stylebackground-color:#f6f8facodearticle{weng2025deepscientist, title{DeepScientist: Advancing Frontier-Pushing Scientific Findings Progressively}, author{Weng, Yixuan and Zhu, Minjun and Xie, Qiujie and Sun, Qiyao and Lin, Zhen and Liu, Sifan and Zhang, Yue}, journal{arXiv preprint arXiv:2509.26603}, year{2025} }/code/span/span/span/span