Sakana AI ｜AI Scientist爆火背后的技术详解以及优缺点分析

主要观点总结

该文章介绍了名为“AI科学家”的框架，旨在实现完全自动化的科学发现，包括想法生成、实验迭代和论文撰写三个阶段。该框架在机器学习三个子领域的应用实验中展示了其在研究领域的潜力。文章还分析了该框架的技术细节、优点和局限性。

关键观点总结

关键观点1: 文章概述了“AI科学家”框架的动机、方法和整体流程。

文章指出当前模型仅完成了科学过程的一小部分，并提出了第一个全面的框架来实现完全自动化的科学发现。该框架包括想法生成、实验迭代和论文撰写三个阶段。

关键观点2: 想法生成阶段的技术细节和优缺点。

文章介绍了想法生成阶段的技术，包括使用大型语言模型生成研究方向，并通过迭代优化筛选创新性较高的idea。同时，也指出了该阶段的缺点，如生成的Idea经常非常相似，不同模型、不同run的idea可能存在重复。

关键观点3: 实验迭代和论文撰写阶段的技术细节和优缺点。

文章描述了实验迭代和论文撰写阶段的技术，包括使用Aider工具更新代码和LaTeX模板，以及使用LLM撰写科学论文。同时，也指出了这些阶段的缺点，如Aider工具在实现ideas时存在困难，GPT-4o写LaTeX代码有时不能编译等。

关键观点4: 介绍了接近人类水平的Paper Review Agent的技术细节和效果。

文章提到了附带送出的接近人类水平的Paper Review Agent，其精度和人类比较接近，并且使用Reflection和one-shot能提升Reviewing效果。

关键观点5: 总结了该框架的局限性。

文章指出了该框架的一些局限性，如生成的Idea可能非常相似、某些idea的实现有挑战性、生成的图像可能存在问题等。

文章预览

今天分享一篇最近比较热门的日本创业公司 Sakana AI 的一篇文章，标题为《 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery 》。文章提出了一种名为“AI Scientist”的框架，旨在实现 端到端完全自动化的科学发现 ，完成从Idea构建，实验跑取，文章撰写的完全自动化。验证了AI自动化探索新问题，解决新问题，甚至撰写Paper的可行性。同时还提出了一个能与 人类评委水准接近的Review Agent，能够给出高水准的评审意见。 总体来说，其还是一个 多agent系统，利用了reflection机制迭代优化效果，同时也结合Semantic Scholar等工具验证创新性，利用Aider工具来更新代码和Paper，来执行相关实验。 同时也要看到其只是搭了一个基础的Baseline通道， 如何提升Idea生成的深度以及多样性，如何让LLM能实现更复杂，更有挑战性的Idea，如何降低Review Agent的False Positive Ra ………………………………