論文の概要: The Station: An Open-World Environment for AI-Driven Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06309v1
• Date: Sun, 09 Nov 2025 10:13:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.879842
• Title: The Station: An Open-World Environment for AI-Driven Discovery
• Title（参考訳）: ステーション:AI駆動ディスカバリのためのオープンワールド環境
• Authors: Stephen Chung, Wenyu Du,
• Abstract要約: ミニチュア科学エコシステムをモデル化するオープンワールドマルチエージェント環境STATIONを紹介する。 ステーションのエージェントは、同僚から論文を読み、仮説を定式化し、コードを提出し、分析を行い、結果を公表するなど、長い科学的な旅をすることができる。 実験によると、ステーションのAIエージェントは、数学から計算生物学、機械学習まで、幅広いベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.556758955830796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce the STATION, an open-world multi-agent environment that models a miniature scientific ecosystem. Leveraging their extended context windows, agents in the Station can engage in long scientific journeys that include reading papers from peers, formulating hypotheses, submitting code, performing analyses, and publishing results. Importantly, there is no centralized system coordinating their activities - agents are free to choose their own actions and develop their own narratives within the Station. Experiments demonstrate that AI agents in the Station achieve new state-of-the-art performance on a wide range of benchmarks, spanning from mathematics to computational biology to machine learning, notably surpassing AlphaEvolve in circle packing. A rich tapestry of narratives emerges as agents pursue independent research, interact with peers, and build upon a cumulative history. From these emergent narratives, novel methods arise organically, such as a new density-adaptive algorithm for scRNA-seq batch integration. The Station marks a first step towards autonomous scientific discovery driven by emergent behavior in an open-world environment, representing a new paradigm that moves beyond rigid optimization.
• Abstract（参考訳）: ミニチュア科学エコシステムをモデル化するオープンワールドマルチエージェント環境STATIONを紹介する。 拡張されたコンテキストウィンドウを利用することで、ステーションのエージェントは、同僚からの論文の読み込み、仮説の定式化、コードの提出、分析の実行、結果の公開などを含む長い科学的な旅をすることができる。 重要なことに、彼らの活動を調整する中央集権的なシステムは存在しない - エージェントは自由に自身の行動を選択し、ステーション内で自身の物語を開発することができる。 実験によると、ステーションのAIエージェントは、数学から計算生物学、機械学習まで、特にAlphaEvolveをはるかに上回る、幅広いベンチマークで、最先端のパフォーマンスを達成している。 エージェントが独立した研究を追求し、仲間と対話し、累積的な歴史の上に構築するにつれ、物語の豊富なタペストリーが出現する。 これらの創発的な物語から、scRNA-seqバッチ統合のための新しい密度適応アルゴリズムなど、新しい手法が有機的に生まれる。 ステーションは、オープンワールド環境における創発的な行動によって引き起こされる自律的な科学的発見への第一歩であり、厳格な最適化を超えた新しいパラダイムを表している。

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