論文の概要: Dolphin: Closed-loop Open-ended Auto-research through Thinking, Practice, and Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03916v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 16:31:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:59.543875
• Title: Dolphin: Closed-loop Open-ended Auto-research through Thinking, Practice, and Feedback
• Title（参考訳）: Dolphin: 思考、実践、フィードバックを通じて、クローズドループのオープンな自動調査
• Authors: Jiakang Yuan, Xiangchao Yan, Botian Shi, Tao Chen, Wanli Ouyang, Bo Zhang, Lei Bai, Yu Qiao, Bowen Zhou,
• Abstract要約: 我々は,最初のクローズドループオープンエンド自動検索フレームワークであるDolphinを提案する。 ドルフィンは研究アイデアを生成し、実験を行い、実験結果からフィードバックを得て、高品質なアイデアを生成することができる。 我々は,Dolphinが2次元画像分類や3次元点分類といったタスクにおいて,最先端技術に匹敵する手法を自動提案できることを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.89119648053396
• License:
• Abstract: The scientific research paradigm is undergoing a profound transformation owing to the development of Artificial Intelligence (AI). Recent works demonstrate that various AI-assisted research methods can largely improve research efficiency by improving data analysis, accelerating computation, and fostering novel idea generation. To further move towards the ultimate goal (i.e., automatic scientific research), in this paper, we propose Dolphin, the first closed-loop open-ended auto-research framework to further build the entire process of human scientific research. Dolphin can generate research ideas, perform experiments, and get feedback from experimental results to generate higher-quality ideas. More specifically, Dolphin first generates novel ideas based on relevant papers which are ranked by the topic and task attributes. Then, the codes are automatically generated and debugged with the exception-traceback-guided local code structure. Finally, Dolphin automatically analyzes the results of each idea and feeds the results back to the next round of idea generation. Experiments are conducted on the benchmark datasets of different topics and results show that Dolphin can generate novel ideas continuously and complete the experiment in a loop. We highlight that Dolphin can automatically propose methods that are comparable to the state-of-the-art in some tasks such as 2D image classification and 3D point classification.
• Abstract（参考訳）: 科学研究パラダイムは、人工知能(AI)の発展により、大きな変革を遂げている。 近年の研究では、データ分析の改善、計算の高速化、新しいアイデア生成の促進により、AIによる様々な研究手法が研究効率を大幅に改善できることが示されている。 本論文では, 最終目標(すなわち, 自動科学的研究)に向けて, 人間の科学研究のプロセス全体を構築するための, クローズドループオープンエンドオートリサーチフレームワークであるドルフィンを提案する。 ドルフィンは研究アイデアを生成し、実験を行い、実験結果からフィードバックを得て、高品質なアイデアを生成することができる。 具体的には、Dolphinはトピックとタスク属性によってランク付けされた関連論文に基づいて、新しいアイデアを最初に生成する。 そして、コードを自動的に生成し、例外トレースバック誘導されたローカルコード構造でデバッグする。 最後に、Dolphinは各アイデアの結果を自動的に分析し、その結果を次のアイデア生成ラウンドに戻す。 異なるトピックのベンチマークデータセットで実験が行われ、その結果、Dolphinが新しいアイデアを継続的に生成し、ループで実験を完了できることが示されている。 そこで本研究では,Dolphinが2次元画像分類や3次元点分類などのタスクにおいて,最先端技術に匹敵する手法を自動提案できることを強調した。

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