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人工智能科学家：迈向全自动开放式科学发现 (sakana.ai)

本文介绍了一种名为“人工智能科学家”的全自动科学发现系统，该系统能够自动完成从研究思路生成、代码编写、实验执行到结果总结、可视化和论文撰写的整个研究过程。该系统还能进行自动同行评审，评估生成论文的质量，并提供反馈意见，以迭代改进研究成果。目前，“人工智能科学家”已在机器学习研究的多个子领域取得了一些成果，例如在扩散模型、变换器和顿悟学习等领域。

大型语言模型能否创造出更好的训练方法？ (sakana.ai)

Sakana AI 的研究人员正在探索利用大型语言模型 (LLM) 来改进 AI 研究本身，尤其是在偏好优化算法方面。他们开发了一种名为“LLM²”的自我参照改进过程，使用 LLM 提出和改进新的偏好优化算法。这种方法减少了对人工干预和计算资源的依赖。研究发现，LLM 可以生成优于人工设计的目标函数，其中一种名为 DiscoPOP 的算法在多个评估任务中均达到了最先进的性能。