코스모스: AI 과학자 한 번의 실행으로 인간 과학자가 약 6개월이 걸리는 연구 작업량을 달성할 수 있습니다. 코스모스는 다음을 수행할 수 있습니다. - 수천 개의 과학 논문을 읽고 통합합니다. - 데이터 분석 코드 실행을 자동화합니다. - 가설을 세우고, 이를 검증하기 위한 실험을 수행하고, 연구 보고서를 작성합니다. - 완전히 새로운 과학 연구 결과를 재생산하거나 발견하는 것도 가능합니다. 매우 긴 컨텍스트는 지속적인 운영의 핵심입니다. Kosmos는 다음을 통해 이를 달성할 수 있습니다. 1천만 개가 넘는 토큰에 걸쳐 논리적 일관성을 유지합니다. 수천 건의 논문과 수만 줄의 분석 코드에서 지식을 추출합니다. 핵심 혁신: 구조화된 세계 모델 기존의 AI 연구 도구는 입력-분석-출력이라는 선형적 사고 패턴을 따릅니다. 코스모스는 인간의 과학적 사고에 더 가까운 프레임워크를 소개합니다. 구조화된 세계 모델. 이는 다음을 의미합니다. 코스모스는 "메모리" 내에서 끊임없이 확장되는 지식 그래프를 구축할 수 있습니다. **수백 개의 에이전트 궤적**에서 정보를 통합할 수 있습니다. 특정한 과학적 목표를 위해 역동적이고 반복적인 세계 모델을 형성합니다. 예를 들어 👇 연구 목표가 "알츠하이머병의 신경 퇴화 메커니즘을 이해하는 것"이라면 코스모스는 다음을 수행합니다. 관련 논문을 검색했습니다(약 1500개). 공공 데이터베이스에서 프로테오믹스, 유전학, 단일 세포 데이터를 추출합니다. 42,000줄 이상의 분석 코드를 자동으로 실행합니다. 주요 분자 경로를 추론하고 인용 기반 보고서를 생성합니다. 분석 범위는 수천만 개의 토큰에 이릅니다. 이는 기존 LLM의 "메모리 한도"를 훨씬 뛰어넘습니다.
테스트 과정에서 Kosmos 베타 사용자 추정치는 다음과 같았습니다. 20단계 코스모스 달리기는 인간의 연구 시간으로 약 6.14개월에 해당합니다. 에디슨의 팀은 독립적인 검증을 통해 이 추정치가 신뢰할 만하다고 믿고 있습니다. 평균적으로 인간 과학자는 비슷한 작업을 완료하기 위해 1,500편의 논문을 읽고 약 200개의 분석 파이프라인을 실행해야 합니다. 논문 1편당 15분, 분석 1편당 2시간을 기준으로 하면 실제로는 4~6개월이 걸릴 것입니다. 이는 AI 과학자들이 이제 "인간의 속도"로 연구를 완료할 수 있다는 것을 의미합니다. 하지만 속도는 20배 이상 빨라졌습니다.
에디슨 사이언티픽은 기술 보고서에서 코스모스가 7가지의 실질적인 과학적 발견을 했다고 밝혔습니다. 그중 세 개는 그 이전의 인간 업적(당시에는 공개되지 않았음)을 재현했습니다. xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/ko…일부는 현재 실험실에서 검증 중입니다. 자세한 내용: https://t.co/J0M48CDMeA