ROAR：统一异构AI驱动研究系统的运行数据
原文标题：ROAR: Unifying Runs across Heterogeneous AI-Driven Research Systems
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论文提出 ROAR，一套用于统一和分析异构 AI 驱动研究系统（ADRS）输出的基础设施，通过关系型 schema 与解析层归一化不同格式的结果，同时保留数据血缘与时间结构。作者构建了来自多个 ADRS 的 900 多次运行语料，发现相同配置的运行可能收敛到不同分数，且多数运行在早期即获得大部分收益。该工作首次实现跨系统、跨问题的运行数据聚合，为大规模分析搜索行为提供了可操作的基础设施。
- 问题
- AI驱动研究系统的运行数据格式各异、彼此孤立，难以跨系统聚合分析。
- 方法
- 用关系型schema与解析层归一化异构输出，保留数据血缘与时间结构，无需改schema即可接入新系统。
- 结果
- 构建900多次运行语料，发现同配置运行可能收敛到不同分数，多数运行早期即获大部分收益。
- 影响
- 为大规模分析AI搜索行为提供可操作基础设施，适合做自动化科研平台的团队。
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