論文の概要: AI-Researcher: Autonomous Scientific Innovation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18705v1
- Date: Sat, 24 May 2025 13:54:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.606673
- Title: AI-Researcher: Autonomous Scientific Innovation
- Title（参考訳）: AI-Researcher: 自律的な科学革新
- Authors: Jiabin Tang, Lianghao Xia, Zhonghang Li, Chao Huang,
- Abstract要約: 我々は,AIによる科学的発見の実施と評価の方法を変える,完全自律型研究システムであるAI-Researcherを紹介する。
本フレームワークは,文献レビューや仮説生成からアルゴリズムの実装,出版可能な原稿作成に至るまで,完全な研究パイプラインをシームレスに編成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.58669328864436
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The powerful reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) in mathematics and coding, combined with their ability to automate complex tasks through agentic frameworks, present unprecedented opportunities for accelerating scientific innovation. In this paper, we introduce AI-Researcher, a fully autonomous research system that transforms how AI-driven scientific discovery is conducted and evaluated. Our framework seamlessly orchestrates the complete research pipeline--from literature review and hypothesis generation to algorithm implementation and publication-ready manuscript preparation--with minimal human intervention. To rigorously assess autonomous research capabilities, we develop Scientist-Bench, a comprehensive benchmark comprising state-of-the-art papers across diverse AI research domains, featuring both guided innovation and open-ended exploration tasks. Through extensive experiments, we demonstrate that AI-Researcher achieves remarkable implementation success rates and produces research papers that approach human-level quality. This work establishes new foundations for autonomous scientific innovation that can complement human researchers by systematically exploring solution spaces beyond cognitive limitations.
- Abstract（参考訳）: 数学とコーディングにおけるLarge Language Models(LLM)の強力な推論能力は、エージェントフレームワークによる複雑なタスクの自動化と相まって、科学革新を加速する前例のない機会を提供する。
本稿では,AIによる科学的発見の実施と評価の方法を変える,完全自律型研究システムであるAI-Researcherを紹介する。
我々のフレームワークは、文献レビューや仮説生成からアルゴリズムの実装、出版可能な原稿作成まで、人間の介入を最小限に抑えて、完全な研究パイプラインをシームレスに編成する。
自律的な研究能力を厳格に評価するために、Scientist-Benchという、さまざまなAI研究領域にまたがる最先端の論文からなる包括的なベンチマークを開発しました。
広範な実験を通じて、AI-Researcherが目覚ましい実装の成功率を達成したことを実証し、人間レベルの品質にアプローチする研究論文を作成した。
この研究は、認知的限界を超えたソリューション空間を体系的に探求することで、人間の研究者を補完する、自律的な科学革新のための新しい基盤を確立する。
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