Kosmos: AI 科学者は、1,500 本の論文を読み、40,000 行のコードを記述し、博士課程の学生が 6 か月かけて行うことを 1 日で達成し、精度は 79% で、現実世界で 7 件の科学的発見を独自に行うことができます。 研究目的が与えられると、まず学術論文を読み取り、次にコードを実行し、最後に追跡可能な参照を含む研究レポートを出力します。 Robin の前身である Kosmos は、モデル コンテキストの長さによって制限されており、複雑で多段階の科学的推論を処理する際に一貫性を維持したり、詳細な情報統合を実行したりすることができませんでした。 今回、コスモスは構造化された世界モデルを使用したため、数百のエージェントの軌跡から情報を抽出して統合することができ、数千万のトークンを処理する場合でも特定の研究目標に沿って継続的に作業できるようになりました。 1 ラウンドのタスク容量は 1,500 件の論文を読み取り、約 40,000 行の分析コードを実行でき、既存のエージェントの容量を超えています。 レポートの結論は監査可能であり、出力レポート内の各結論は、プラットフォーム上の特定のコード行または科学文献の一節まで遡ることができます。 これはチャットボットではなく、むしろ自動調査マシンのようなものです。調査の目標を設定し、それを効果的に導く方法を考えるのに時間をかける必要があります。 #コスモス #AI科学者
