原贴链接

https://arxiv.org/abs/2408.06292

一篇有趣的新论文刚刚发布。

关键点:

  • 研究人员开发了"人工智能科学家" - 一个端到端的系统，使用大型语言模型自主生成研究想法，设计/运行实验，并撰写科学论文
  • 在扩散模型和转换器训练等机器学习任务上进行了测试
  • 生成了数百篇研究论文，其中一些接近会议质量

主要发现:

  • 人工智能生成的论文展示了新颖的想法和不错的结果（例如，在扩散任务上KL散度减少了12.8%）
  • 自动化审稿人在评估论文方面达到了接近人类的表现
  • 系统每篇论文的成本约为10-15美元

新颖性:

  • 首次展示了使用大型语言模型的全自动科学研究流程
  • 显示出以相对较低成本加速科学发现的潜力

不足之处:

  • 目前仅限于狭窄的机器学习领域
  • 在事实准确性和适当引用方面存在一些问题
  • 真正的开放式研究的计算成本仍然很高

对本地大型语言模型的影响:

  • 随着本地模型的改进，类似的系统可以在消费者硬件上实现自动研究助手
  • 有可能实现科学民主化，但也引发了关于研究诚信和人类监督的问题

讨论总结

本次讨论聚焦于“The AI Scientist”这一新研究系统，该系统利用大型语言模型（LLMs）自主生成研究想法、设计实验并撰写科学论文。评论者们对这一系统的创新性和实际应用潜力表示了广泛兴趣，同时也对其局限性和可能带来的伦理问题进行了深入探讨。讨论中涉及的主要话题包括AI在机器学习领域的应用、论文生成的质量、自动化评审的性能，以及对科学研究完整性和人类监督的潜在影响。

主要观点

  1. 👍 AI科学家系统展示了在机器学习任务中生成高质量研究论文的潜力
    • 支持理由：系统能够自主生成研究想法和实验设计，生成的论文接近会议质量。
    • 反对声音：目前系统仍有限制，主要集中在狭窄的机器学习领域，存在事实准确性和引用问题。
  2. 🔥 自动化评审系统在评估论文方面接近人类表现
    • 正方观点：AI评审能够有效评估论文质量，提高评审效率。
    • 反方观点：评论者对AI评审的能力表示怀疑，担心可能牺牲研究的质量和严谨性。
  3. 💡 数据清洗和特征工程是科学研究中的重要步骤，目前尚无模型能够自动完成这些任务
    • 解释：这些步骤的复杂性和重要性意味着它们仍然是自动化科学研究的瓶颈，需要人类的介入和改进。

金句与有趣评论

  1. “😂 No_Bathroom_9111：The fourth generation of artificial intelligence perpetual motion machine, a new way to generate heat out of thin air.”
    • 亮点：通过讽刺的方式表达了对该研究成果实际应用价值的怀疑。
  2. “🤔 randomrealname：The important part is data cleaning and feature engineering. NO model can do that part yet, as most humans can’t.”
    • 亮点：强调了数据清洗和特征工程在科学研究中的重要性，以及目前模型的局限性。
  3. “👀 XhoniShollaj：Looking forward to AI agents that can also spin up cloud environments, run notebooks like sagemaker and report back experimentation results”
    • 亮点：反映了对于AI在科学研究中自动化程度的提升和实际应用的期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对“The AI Scientist”系统潜力的积极期待，也有对其局限性和可能带来的伦理问题的担忧。主要分歧点在于AI在科学研究中的实际应用价值和对其质量、完整性的影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化模型在运行“The AI Scientist”系统中的应用，以及如何优化采样设置以避免重复循环。
  • 潜在影响：随着本地模型的改进，类似系统可能成为消费硬件上的自动化研究助手，促进科学的民主化，但也引发了对研究完整性和人类监督的担忧。

详细内容：

标题：《“The AI Scientist”：全自动开放式科学发现的新探索》

近日，Reddit 上一则关于新论文《The AI Scientist》的讨论引起了广泛关注，该帖子获得了众多点赞和大量评论。这篇论文探讨了一个全新的领域，即利用大型语言模型实现全自动的科学研究流程。

原帖提供了链接https://arxiv.org/abs/2408.06292，其中介绍了关键要点：研究人员开发出了“AI 科学家”这一系统，它能够自主生成研究想法、设计并运行实验以及撰写科学论文，且在机器学习任务如扩散模型和变压器训练方面进行了测试，生成了数百篇研究论文，部分达到了会议论文的质量。

主要发现包括：AI 生成的论文展现了新颖的想法和不错的结果，比如在扩散任务上 KL 散度降低了 12.8%；自动化评审员在评估论文方面接近人类表现；系统生成一篇论文的成本约为 10 - 15 美元。

其新颖之处在于首次展示了利用大型语言模型实现的全自动科学研究流水线，展示了以相对较低成本加速科学发现的潜力。

然而，该研究也存在一些不足之处，比如目前局限于狭窄的机器学习领域，存在事实准确性和恰当引用方面的问题，真正开放式研究的计算成本仍然较高。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有用户评论道：“The fourth generation of artificial intelligence perpetual motion machine, a new way to generate heat out of thin air.”表达了对这一研究的质疑。

也有用户指出：“The important part is data cleaning and feature engineering. NO model can do that part yet, as most humans can’t.”强调了数据清理和特征工程的重要性。

还有用户表示：“Once you figure out how much the papers are worth, the slop will commence.”对论文的价值提出了思考。

有用户期待：“I’d be more impressed with AI that can review papers.”

另一位用户则回应：“I’d be more impressed with a commenter who at least reads the post, let alone the paper.”

还有用户提到：“The absolute state of peer review. Call me when the AI can submit a preregistration.”

有人认为：“This should be possible to run with exl2/ gguf quantized models too, which should be a nice benchmark for local models. But some models have different optimal sampling settings right? Should most models be run at temperature 0 if some are very prone to repetition loops?”

也有用户展望：“Looking forward to AI agents that can also spin up cloud environments, run notebooks like sagemaker and report back experimentation results”

讨论中的共识在于大家都对这一新技术的发展持有关注和期待，但同时也对其存在的问题和局限性保持警惕。

特别有见地的观点如对数据清理和特征工程的强调，丰富了对这一研究的全面理解。

总之，这次关于“AI 科学家”的讨论展现了人们对新技术的好奇与审慎，也为未来科学研究的发展方向提供了更多思考。