PhAI Labs、研究エージェントを訓練して自らの研究に基づく仮説を改善
共同創業者のLing YangのDiscoveryRSIは、証拠とリビジョン履歴を用いて研究エージェントを訓練するが、その文献マッチの結果は研究者がそのアイデアを使用したことを示していない。
By RuntimeWire Staff · Published · Updated
Primary source: PhAI Labs
なぜ重要なのか
DiscoveryRSIは研究プロセス自体をモデル訓練の一部に組み込みますが、同社が報告する文献マッチは対応関係を示すものであり、科学的影響や検証された発見を示すものではありません。
PhAI Labsの共同創業者Ling Yang (@LingYang_PU) は、研究エージェントが科学的仮説の発展の仕方を学ぶことで改善できると考えている。ラボの DiscoveryRSI 技術報告 は、連続する改訂の背後にある証拠、決定、貢献を保存し、それらの記録を用いてモデルを訓練し、エージェントが後の調査を行う方法を調整するシステムを説明している。
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