斯坦福发布Paper2Agent:论文转AI智能体复现结果
斯坦福研究团队在《Nature》发表Paper2Agent,可将科研论文自动转换为经过验证的MCP工具,在74篇论文的300个问题上取得91.2%的得分。该系统能复现论文结果并在新数据上运行,有望大幅提升科研可复现性与自动化水平。
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斯坦福研究团队在《Nature》发表Paper2Agent,可将科研论文自动转换为经过验证的MCP工具,在74篇论文的300个问题上取得91.2%的得分。该系统能复现论文结果并在新数据上运行,有望大幅提升科研可复现性与自动化水平。
论文指出时间序列预测论文仅约 20% 公开代码,且代码维护成本高,直接使用 Claude Code、Codex 等编码智能体成本高、扩展性差。作者提出 TSFLab,一个自改进、智能体无关的工作台,为兼容编码智能体提供共享资源与工具。实验显示任务完成率提升 20-163%,每任务新消耗 token…
论文提出 VerifiedLab,一个面向知识从人类记录转向机器记录的多智能体框架:首席研究员规划、图书管理员直接从记录计算证据、专家起草、门控与批评者按数据可靠性逐条核验声明后再决定是否发布。在钙钛矿太阳能电池实验中,该框架复现已知物理趋势并预测一年后报道的器件。
论文构建含 1060 个提案的数据集,评估 AI 科学发现流程中的新颖性检查,发现高拒绝率检查对后来被人类实现的创意误报也高。作者提出 ClaimNov 主张级新颖性模块,在 1.5% 误报率下捕获 97% 的伪装论文,并将 LLM 评审误报从 11.8% 降至 1.5%。代码与数据已开源。
生物技术公司 PerturbAI 宣布与 OpenAI 及斯克里普斯研究所合作,开发 AI 推理框架。该框架用数千个智能体并行分析生物实验数据、检索科学文献并提出可验证假设。合作还将进一步探索新药物靶点,体现 AI 智能体在科研自动化中的落地。
论文指出已发表论文中的想法很少是项目初始想法,而现有 LLM 研究智能体丢弃了连接各版本想法的证据与推理。作者提出 Research Progress Graph(RPG),以带类型的研究状态与认知转移记录想法演化,并对比 35 个研究智能体发现均为不完整 RPG,主张智能体应预测下一研究状态而非…
研究团队推出CompMat-Bench,包含94个源自近期计算材料学论文的任务,评估AI智能体完成科研步骤的能力。通过预先复现研究步骤,避免评估时重复昂贵模拟,并以固定规则而非LLM评判打分。三个LLM智能体在完整指导下单任务通过率为66.0%-90.4%,失败多归因于科学错误而非软件使用问题。
论文提出 Agentic Idea Manager(AIM),一个面向创意驱动型自动化研究的全自主框架,借鉴贝叶斯优化,用智能体代理模型与采集机制组织并筛选研究想法,并以方案审计器与资源规划器维持想法—实现一致性与预算分配。在 10 项 AutoLab 任务上,系统优化任务提升 1.6 个百分点、…
论文推出 RECLAIM 基准,包含 100 篇 NeurIPS 2025 论文,可每年从新会议重建。每篇论文预先固定待复现结果、成功标准与 GPU 小时预算,按作者公开物分为 Run、Retrain、Reimplement 三个难度层级,由独立语言模型依据日志与输出评分。四个智能体各跑一遍,最佳…
斯坦福报道一家虚拟生物科技公司,将数千个AI科学家智能体投入实际研究工作。这展示了多智能体系统在科研自动化领域的规模化应用,可能加速生物医药发现流程。
针对实验室人员流动导致方法难以复现的问题,研究者提出 LabAgent,一个面向实验室持续工作的复现与发现框架。它通过两种机制确保技能可执行可验证,并记录纠错方法与经验,从而避免重复错误。在药物性质预测、生物医学问题分析、蛋白质变体效应预测和统计遗传学等任务中,LabAgent 均优于商业通用智能…
研究机构 Epoch AI 发布《Can AI Automate Epoch?》,探讨 AI 能否自动化其自身的研究工作流程。该文属对 AI 研究自动化能力的自我评估,涉及 AI 在科研任务中的替代边界。
IEEE Computer Society 刊文讨论 AI 是否以及如何拯救科学研究,涉及自动化实验、假设生成与科研效率提升等议题。文章同时审视 AI 在可复现性、科研诚信与评价体系方面带来的新挑战。
开发者发布 Show HN 项目 Echoboard,让多个 AI 智能体自主完成科研流程,人类仅作为观察者。项目探索智能体协作在科学研究中的可行性与边界。