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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
PDFa month ago
科学表格的标签问答模型有多稳健？使用自定义数据集的研究
研究报告通过构建新的 SciTabQA 数据集评估现有的科学混合表格问答模型的稳健性和性能，发现表格问答模型在科学信息上的解释能力较低，需要进一步改进。
PDF3 months ago
语言模型的认识论：语言模型是否拥有整体性知识？
研究以认识论整体主义的观点调查语言模型中的固有知识，通过构建科学推理数据集并进行推理、修正和论证生成三个任务评估语言模型的认识论。结果显示，在问题解释阶段，语言模型可以解释情境而避免修正核心知识，然而在其他任务中，语言模型则未能区分核心知识
PDF4 months ago
SciAgent：科学推理的工具增强语言模型
通过在 LLMs 中引入可扩展的工具集，将研究重点从追求全知问题解决者转变为专业的工具使用者，以增加科学推理对于 LLMs 的可行性，并构建了一个名为 MathFunc 的涵盖了超过 30,000 个样本和约 6,000 个工具的工具增强训
PDF5 months ago
SciGLM: 自反射训练科学语言模型的指令注释和调整
SciGLM 是一套科学语言模型，通过自我反思指令注释框架解决科学领域的数据稀缺性问题，并使用 SciInstruct 数据集进行 Fine-tuning，提高了科学和数学推理的能力。
PDF6 months ago
蒙特卡洛思维搜索：大型语言模型在催化剂设计中进行复杂科学推理
通过蒙特卡洛树搜索方法与科学推理，提出了一种新的驱动组合搜索的方法，可以增强科学家的推理和发现过程。
PDF8 months ago
EMNLPScienceWorld：您的智能代理比五年级的学生更聪明吗？
我们介绍了 ScienceWorld，这是一个新的交互式文本环境下测试代理进行科学推理能力的基准，并发现交互式环境对于代理实现理解科学问题和推理能力非常重要。实验表明交互模式下 1.5 百万参数的模型能够优于静态模型中训练了上百万个示例的
PDF2 years ago