論文の概要: Two Heads Are Better Than One: A Multi-Agent System Has the Potential to Improve Scientific Idea Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09403v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 07:16:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 14:34:09.541644
• Title: Two Heads Are Better Than One: A Multi-Agent System Has the Potential to Improve Scientific Idea Generation
• Title（参考訳）: マルチエージェントシステムは科学的なアイデアを生み出す可能性を秘めている
• Authors: Haoyang Su, Renqi Chen, Shixiang Tang, Xinzhe Zheng, Jingzhe Li, Zhenfei Yin, Wanli Ouyang, Nanqing Dong,
• Abstract要約: VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。 このマルチエージェントアプローチは、新規で影響力のある科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.29699224989952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of scientific progress requires innovative tools that can accelerate discovery. While recent AI methods, particularly large language models (LLMs), have shown promise in tasks such as hypothesis generation and experimental design, they fall short in replicating the collaborative nature of real-world scientific practices, where diverse teams of experts work together to tackle complex problems. To address the limitation, we propose an LLM-based multi-agent system, i.e., Virtual Scientists (VirSci), designed to mimic the teamwork inherent in scientific research. VirSci organizes a team of agents to collaboratively generate, evaluate, and refine research ideas. Through comprehensive experiments, we demonstrate that this multi-agent approach outperforms the state-of-the-art method in producing novel and impactful scientific ideas, showing potential in aligning with key insights in the Science of Science field. Our findings suggest that integrating collaborative agents can lead to more innovative scientific outputs, offering a robust system for autonomous scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 科学的進歩の急速な進歩には、発見を加速する革新的なツールが必要である。 最近のAI手法、特に大きな言語モデル(LLM)は仮説生成や実験設計のようなタスクにおいて有望であるが、様々な専門家チームが複雑な問題に取り組むために協力して働く現実世界の科学的プラクティスの協調的な性質を複製するには不足している。 この制限に対処するため,LLMベースのマルチエージェントシステム,すなわちVirSci(VirSci)を提案する。 VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。 総合的な実験を通じて、このマルチエージェントアプローチは、新しい、インパクトのある科学的アイデアを生み出す上で最先端の手法よりも優れており、サイエンス・オブ・サイエンスの分野における重要な洞察と整合する可能性を示している。 我々の研究結果は、協調エージェントを統合することで、より革新的な科学的成果が得られ、自律的な科学的発見のための堅牢なシステムを提供できることを示唆している。

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