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DiscoPER 是一个自主框架，利用大型语言模型和动态代码生成进行开放式科学研究，通过二阶元反射综合发现结果，并采用统计检验确保严谨性。在多模态生态基准测试中，它在恢复已知模式方面优于基线方法。
介绍了AHOIS，一个将苏格拉底式助产术嵌入闭环实验以实现认知自主性的多智能体AI科学家，能够在高维物理系统中自主进行假设构建、测试和修订，并在多模光纤光学平台上进行了演示。
清华团队提出EurekAgent，认为自主科学研究的瓶颈在于环境工程而非更智能的Agent，通过权限、工件、预算和人机协作四维度工程设计，在多个数学和内核工程任务上取得SOTA，仅用不到11美元发现新的26圆最优排列。
本文介绍了EurekAgent，一个经过环境工程设计的智能体系统，用于指标驱动的自主科学发现。在数学、内核工程和机器学习任务上，它以极低的计算成本取得了最先进的结果。