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标签：自动化科研×
6月27日
11:45
6月16日
20:46
6月12日
12:57
04:12
04:12Richard Socher@RichardSocher
精选
Richard Socher 宣布其公司 Recursive 在递归自我改进超级智能（RSI）方向取得里程碑：一个自动化科学发现系统在三个 AI 基准测试（NanoGPT speedrun、NanoChat、Sol-ExecBench）上取得 SOTA 结果。该系统由 AI 自主生成代码和想法，无需人类团队发明，实现了从构思到验证的闭环。Recursive 已开源该系统的发现成果，强调其解决方案是创造性的、良性的，而非危险或简单的优化。这标志着向“尤里卡机器”迈出了第一步，未来可指向任意难题自动产出发明。
AI模型自动化科研RSI开源/仓库SOTARichard Socher
推荐理由：AI 自动化科研终于有了可复现的实例——Recursive 的系统自己写代码、跑实验、拿 SOTA，做 AI 研究的团队值得看看这种“AI 做 AI 研究”的范式是否可行。
原文
6月11日
15:28
15:23
15:07
5月15日
09:58
09:58arXiv cs.AI@Songyang Gao, Yinghui Xia, Siyi Liu, Hui Xiong
精选
现有 LLM 生成研究想法的方法多依赖静态文献检索或复杂提示工程，忽略了文献间的结构关系。研究者提出 Graphs of Research (GoR)，通过提取每篇种子论文的 2 跳引用邻居，从引用位置、频率、前驱链接和发表时间推导关系，构建论文演化有向无环图 (DAG)。他们从五大 ML/NLP 会议收集数据，微调 Qwen2.5-7B-Instruct-1M 模型，在头对头 LLM 裁判锦标赛中击败 gpt-4o 基线，达到 SOTA。该方法证明了引文演化图作为监督信号的有效性，有望降低自动化科学创新的门槛。
论文研究想法生成引文演化图LLM微调自动化科研Qwen2.5
推荐理由：做自动化科研或 AI 辅助创新的研究者，可以试试用引文关系图替代静态检索来激发 LLM 的创意，GoR 直接开源了数据和微调方法。
原文