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# 自主科学发现

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  1. arXiv

    科学智能体不再只靠上一轮反馈:Sage-Taiyi把搜索中形成的理解存下来,泰一基准总分54.0

    Sage-Taiyi 把科学发现拆成两层:对象层在目标树与想法图上做搜索,元层用可修订的认知状态记录哪些判断有证据、哪些前提未验证,再据此决定下一步查什么、用什么方法。在含50篇论文、265个任务、覆盖十个学科的泰一基准上,它的总分是54.0,最强基线 AI Scientist-v2 为47.9,八项指标均列第一。五个专家参与的化学、材料与工程合作把部分提案推进到实验或计算验证,其中钴催化羰基化模型反应产率从痕量提高到84%。

  2. arXiv

    3D高斯泼溅研究不再靠人写代码:SplatLab从一行提示跑到成稿,每篇都超过复现基线

    SplatLab把3D高斯泼溅(3DGS)的科研循环交给36个智能体:先复现已发表基线,再在已验证插件上做变异、训练、消融并写成稿件,每个数字都绑定一次有日志的GPU训练。在Mip-NeRF 360与LLFF上,它生成的稿件在PSNR上均超过各自复现的目标;在无既有3DGS方法的星云渲染上,Nebula3DGS-v2把PSNR从3DGS基线的32.58 dB提到36.36 dB。

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