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Discovery Foundation Models 被提议作为通用系统,通过迭代问题表述、假设测试和基于证据的修订,在干湿实验室环境中实现开放式科学发现。本文引入了一个具有问题发现和持续改进等能力的框架,并通过Zetema和GALILEO等系统进行实例化。
SwarmResearch 引入了一个编排器-子代理框架,其中 Shepherd Agent 引导一群 Search Agents 探索开放优化问题的多样化解决方案,在 13/15 个任务上取得了比最新方法更好或相当的结果。
Recursive,一家由OpenAI、DeepMind等前研究负责人创立的人工智能初创公司,以6.5亿美元融资从隐身模式中走出,致力于通过开放式科学发现开发递归自我改进的AI,目标是实现超级智能。