論文の概要: URSA: The Universal Research and Scientific Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22653v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 21:56:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.501802
• Title: URSA: The Universal Research and Scientific Agent
• Title（参考訳）: URSA(Universal Research and Scientific Agent)
• Authors: Michael Grosskopf, Russell Bent, Rahul Somasundaram, Isaac Michaud, Arthur Lui, Nathan Debardeleben, Earl Lawrence,
• Abstract要約: 本稿では,研究課題を加速する科学エージェントエコシステムURSAについて紹介する。 URSAは、高度な物理シミュレーションコードとの結合を含むモジュラーエージェントとツールのセットで構成されている。 この作業では、URSAのアーキテクチャと、システムの可能性を強調した例を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39487937309998083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have moved far beyond their initial form as simple chatbots, now carrying out complex reasoning, planning, writing, coding, and research tasks. These skills overlap significantly with those that human scientists use day-to-day to solve complex problems that drive the cutting edge of research. Using LLMs in "agentic" AI has the potential to revolutionize modern science and remove bottlenecks to progress. In this work, we present URSA, a scientific agent ecosystem for accelerating research tasks. URSA consists of a set of modular agents and tools, including coupling to advanced physics simulation codes, that can be combined to address scientific problems of varied complexity and impact. This work highlights the architecture of URSA, as well as examples that highlight the potential of the system.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、単純なチャットボットとして最初の形式を超えて、複雑な推論、計画、記述、コーディング、研究タスクを実行している。 これらのスキルは、人間の科学者が研究の最先端を駆動する複雑な問題を解決するために日々使っている技術と大きく重なっている。 AIにLLMを使用することは、現代科学に革命をもたらし、進歩のためのボトルネックを取り除く可能性がある。 本研究では,研究課題を加速する科学エージェントエコシステムであるURSAを紹介する。 URSAは、高度な物理シミュレーションコードへの結合を含む一連のモジュールエージェントとツールから構成されており、様々な複雑さと影響の科学的問題に対処するために組み合わせることができる。 この作業では、URSAのアーキテクチャと、システムの可能性を強調した例を強調します。

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