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DISCOVERYWORLD：开发和评估自动科学发现代理的虚拟环境
开发和评估 AI 代理的端到端科学推理能力具有挑战性，本文介绍了 DISCOVERYWORLD，这是第一个用于开发和评估代理执行完整的新颖科学发现循环能力的虚拟环境，通过包含不同挑战任务，覆盖放射性同位素约会、火箭科学和蛋白质组学等多个主题
PDF24 days ago
间歇、异步专家反馈对贝叶斯优化的实用性如何？
用一种非阻塞的方式引入少量的随机专家反馈来改善贝叶斯优化，进而在自动科学发现中提高探索性能和数据效率。
PDF24 days ago
使用符号回归梯度解释神经网络分类器的封闭形式
基于统一框架，我提出了一种解释神经网络分类器的方法，该方法旨在自动化科学发现，通过将训练好的神经网络嵌入到一组基于相同数量的分类函数的等价类中，并通过搜索符号回归的搜索空间定义的人类可读方程与该等价类之间的交集来解释神经网络。
PDF6 months ago
利用深度学习构建定制热力学
基于基本的物理原理，特别重要的是对复杂动态系统进行宏观动力学建模，通过学习化简的热力学坐标和在这些坐标上解释动力学来实现。我们通过在聚合物拉伸和空间流行病的研究中验证了这种方法的有效性，表明我们的方法适用于广泛的科学和技术应用。
PDFa year ago
自动科学发现：从方程发现到自主发现系统
综述了科学自动化发现的各种方法，从方程式发现和符号回归到自主发现系统和代理人等，着重讨论了深度神经网络在这一领域中的各种角色和作用，并探讨了达到最大水平 —— 第五级的自主性所需的条件，以实现无需人工干涉的科学发现。
PDFa year ago