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一篇论文介绍了Arbor，这是一种AI框架，通过结合策略协调、隔离假设测试和持久知识树，实现跨多个领域的自主科学研究，并迭代改进研究成果。

本文提出了一种面向自主研究代理的方法，通过假设树精炼生成并测试假设，旨在实现通用科学发现。

Microsoft Research 推出 Arbor，一个使用持久假设树精炼进行累积学习的通用自主研究代理，在六个研究任务上超越 Codex 和 Claude Code，并在 MLE-Bench Lite 上达到 86% 的 Any-Medal。