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SGHA是一个完全自动化的系统，使用本地9B语言模型，通过结构化证据和检测结构空白，从科学文献中发现研究问题，提供比专有模型更高的透明度和隐私保护。
Discovery Loop 是一家新的人工智能研究实验室，由 Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Quoc Le 和 Oriol Vinyals 创立，旨在利用前沿人工智能模型和大规模基础设施实现科学和工程实验循环的自动化。
auto-psych 是一个基于智能体的系统，它利用LLM智能体生成假设、设计实验并分析来自众包参与者的数据，从而自动化计算认知科学中的理论发现与实验。该系统在经典的心理学范式中展示出比人类推导的理论更快、更优的理论生成能力。
本文介绍了VESTA，一个为视觉-语言模型配备动态增长工具包的框架，用于数据探索和统计模型优化，在复杂的科学建模任务上优于先前的基于代理的方法。作者还提出了Dawn基准，用于分布拟合和时间序列建模，涵盖真实的天文学挑战。
一条推文介绍北京大学开发的AutoSci系统，该系统可自动化从文献调研到回复审稿意见的整个研究流程，并在项目间进行自我改进。
提出研究图谱（GoR），一种监督微调方法，利用引文演化图作为监督信号，用于基于大语言模型的研究想法生成，在基于gpt-4o的基线上取得了最先进的结果。
DeepMind's Deep Tank AI system optimizes the growth of 2D semiconductors, achieving 130-micrometer crystals—surpassing the target of 100 micrometers—and significantly accelerating the parameter search process for material fabrication.