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访谈讨论了使用DAG进行自动研究的基础设施，包括智能体如何执行DAG以及如何构建大型公共DAG。
AutoResearchClaw 是一个 GitHub 仓库，它能够将整个 AI 研究流程自动化——从想法到完整的会议论文，包含真实的实验、经过验证的引用和可运行的代码，在 55 个主题的基准测试中，比之前的自主研究系统性能提升 54.7%。
本文介绍了ResearchArena，一个用于评估自动研究智能体的框架，并发现虽然智能体生成的论文在仅稿件评审下看似具有竞争力，但结合工件的评审揭示了实验严谨性方面的严重缺陷，没有一篇论文达到顶级会议的接收标准。
本文介绍了一种自动研究框架，利用专家代理通过代码执行与反馈的经验闭环，迭代优化训练配方。该系统借助谱系反馈（lineage feedback），无需人工干预，即可在 Parameter Golf 和 NanoChat 等任务上自主提升性能。
Thesis Labs 推出 Automode，可在 Optiver 交易数据集上全自动完成机器学习研究。