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原始标题：AI的“共同科学”重建了2024年春季一天在科学研究中合作的方式，以及美国斯坦福大学的病理学家Thomas Monting发起了“前所未有的实验室会议”。这些AIS从神经科学到药物化学物质中担任了不同的专业角色，并在几分钟内开始了多次讨论，最后创建了10,000多个单词。这种明显的科幻情景实际上是新趋势的缩影。使用多代理语言模型来训练“ AI科学研究团队”来模拟真实世界的研究协作过程，帮助科学家节省时间，改善假设并激发新的科学灵感。开发人员称之为“共同科学”系统。
许多机构创建了“虚拟实验室”
今年2月，Google启动的“ AI共同科学”软件的“深思熟虑”的Comallia。该软件由六个代理商组成e用于产生想法，反映或批评它，不断发展的概念，推导，分类和总结修订，这都是由Google的Gemini 2.0模型驱动的。该系统是Google生物医学研究工作的扩展。在早期测试中，该系统解决了一个科学难题，这两天内一直担心科学家十多年来。
美国的斯坦福大学还于去年11月推出了一个“虚拟实验室”系统，此版本由Meng Ting测试。根据FreeThink Technology Media网站的数据，该系统目前基于OpenAI GPT-4O，默认情况下配备了两个角色：首席研究员和评论员。用户可以自由添加更多代理，配置教学字段，并快速生成模拟的会议记录。
在中国，上海人工智能研究所的研究团队还开发了一个名为“ Virci”的虚拟科学系统，该系统着重于模拟合作过程科学家团队促进科学研究的创新。
英国杂志的性质是报告系统中使用的大型语言模型（LLM）具有属于“代理AI”系统的特征，例如除了获得在线信息，执行代码和调用专业工具外，还可以交换有关“单词，单词”的意见。尽管该术语当前并不严格，但通常意味着LLM可以在一定程度上独立承担任务。美国国家国家实验室的计算机科学家里克·史蒂文斯（Rick Stevens）说，多个AI特工可以工作jyou必须集中精力解决复杂的科学问题连续数小时而不会分心或精疲力尽。
您能相信AI的研究团队吗？
问题是，这些对话是诺贝尔奖获得者或大学生团体的房间吗？您的幻想，空虚和无聊的想法，还是他们令人兴奋和值得挖掘？
在这个阶段，我们实际上可以产生“幻想”问题，即错误和虚拟信息。但是，芝加哥大学的计算机科学家史蒂文斯（Stevens）表示，通过介绍“评论员”或“审稿人”的作用，系统通常可以检测到非理性内容并改善整个过程。身体可靠性。他还认为，只要有专家可以验证，即使是“幻觉”也可以在思想阶段激发出意外的创造力。
现有的研究发现，MLAST代理的合作确实优于单个AI。以GPT-4O为例，来自斯坦福大学的一支团队发现，如果将“评论员”添加到对话中，那么在研究生级别的科学测试中的模型的性能将得到多个百分点的提高，并且对实际科学研究应用的响应将更加精确，例如在辐射辐射方案的设计中更加逻辑。
Google还进行了协作SCientific的系统评估，结果表明，人类专家更喜欢协作AI产生的反应，认为它们可能是一项更具创新性和科学的研究。
科学界是一个机构，我们还在寻找有关更有效互动的数量和数量的答案。当上海人工智能研究所的计算机科学家Dong Nanqing开发了VirSci系统时，发现最好的创造力出现在“ 8个代理商x 5演讲弹”的环境下。斯坦福·斯旺森（Stanford Swanson）表示，在三个或更多的专家之后，生产通常是多余的，并且该系统可能会从三轮中获得。
人工智能的想法有多新？
Google说，他已经发布了一个协作科学系统，该系统将帮助研究人员提出“新预测”。例如，当斯坦福大学的加里·佩尔茨（Gary Peltz团队在分析背景信息后提出了三项药物建议。两者在实验中表现出有效性。但是与此同时，一些科学家认为这些建议并不是“并不是新事物”。
当帝国大学微生物学家团队JoséPenardit是Google Systems测试时，也引起了类似的争议。在阅读了背景文献后，AI提出了一个新的假设，该假设在任何文献中都没有发现。移动基因元素可以“窃取”噬菌体尾巴“ Crossell”；该愿景挑战了主要电流，但与团队通过未出版的实验得出的结论一致。 Penardes认为，AI只是对现有信息的“明显”推论，但这本身就是科学的进步。
自然杂志说，这种类型的AI系统现在就像科学研究助理一样。他们帮助研究人员总结了数据，激发灵感，提出新的角度并节省时间并提高效率y在验证遗漏时。但是，如果它可以引起真正的破坏性想法，则应长时间进行测试。
当前，这种类型的多语言模型系统并未以流行和方便的方式广泛提供。研究人员通常说，AI的共同科学家将成为日常研究的一部分，就像搜索引擎一样。我认为，但这并不意味着人类可以取代它们。史蒂文斯提醒我们，如果年轻的研究人员过于依赖AI，他们可能会破坏他们独立思考和学习的能力。西班牙癌症研究员巴里加（Barriga）还说，AI的过度帮助是“分包”思维过程，这是科学研究中最有趣的部分。 （Zhang Jiaxin Reporter）
（编辑：Hao Mengjia，Li Yihuan）
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