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标签:Autoresearch×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
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AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月15日
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10:11arXiv: OpenAI@Matteo Cobelli, Stefano Sanvito
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Autoresearch 是一种自动化科学任务的范式,AI 智能体自主提出、实现、评估和优化解决方案。本文提出 Automat 框架,使用基于 GPT-5.5 的 Codex 编码智能体,为化学化合物生成仅基于化学式的成分描述符,并通过随机森林工作流评估。在预测无机材料带隙和铁磁化合物居里温度两个任务中,Automat 超越了分数成分、Magpie 等基线,生成的描述符具有化学可解释性。该研究证明 autoresearch 智能体无需手动特征工程即可生成任务专用描述符,但也暴露了描述符冗余、贪婪特征扩展敏感性和需要复杂度控制等局限性。
论文Autoresearch材料科学描述符设计GPT-5.5随机森林

推荐理由:材料科学家和 AI for Science 研究者终于有了一个能自动设计描述符的框架——Automat 用 GPT 智能体替代了繁琐的手动特征工程,在带隙和居里温度预测上直接超越经典 Magpie 基线,做材料信息学的团队值得一试。
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