Sakana 推出开源AI Scientist：科研论文编写一条龙搞定

你有没有想过，未来的科研会是怎样的？想象一下，一个不眠不休的研究助手，能够在没有人类监督的情况下，独立进行科学研究，从提出新想法到执行实验，再到撰写论文，全部自动完成。这听起来像科幻电影的情节，但在Sakana AI的努力下，这一愿景正在一步步变为现实。

在现代科学研究中，科研人员常常面临大量的文献工作、实验设计、数据分析和论文写作等一系列繁杂的任务。尽管现有的先进模型（如大型语言模型LLM）能为研究人员提供帮助，但研究的全过程仍然需要大量的人工干预和监督。这不仅占用了科研人员宝贵的时间，还限制了他们进行创新思考的空间。

为了解决这个问题，Sakana AI推出了“AI科学家”（The AI Scientist），这是一个全面自动化科学发现的系统。它集成了最前沿的模型，能够独立进行科研活动。Sakana AI与牛津大学Foerster实验室以及不列颠哥伦比亚大学的Jeff Clune和Cong Lu合作，共同开展了这项研究。AI科学家不仅能够自动生成研究想法，还能够执行以下任务：

想法生成：根据给定的研究方向，AI科学家首先进行“头脑风暴”，产生一系列新颖的研究方向。
实验迭代：基于选择的研究想法，AI科学家执行实验并生成可视化结果。
论文撰写：AI科学家撰写论文，引用相关文献，遵循标准会议的格式要求。
自动评审：论文生成后，AI科学家会进行自动化的同行评审，为改进研究和未来的创意提供反馈。

论文的过程可以描述如下：创意生成（LLM想法/计划创新、新颖性检查、想法评分/存档 ）、实验迭代（实验模板设计、代码开发、 实验执行脚本、 实验更新计划）、论文撰写（编写论文模板、文本修改、论文稿件、论文评审）。评审后再循环这个过程。

最令人瞩目的是，AI科学家在实现各个阶段时的高效性。每篇论文的开发成本大约为15美元，这意味着科学研究的“民主化”正逐步成为现实，使得更多研究人员能够借助先进技术，快速验证和探索科学问题。

其中，由AI科学家生成的一篇示例论文题为“Adaptive Dual-Scale Denoising”。尽管该论文存在一些瑕疵（例如，对其方法成功原因的解释稍显不充分），但它提出了一个有趣的新方向，并在AI科学家自己进行的实验中显示了良好的实证结果，并经过了自动化同行评审。

AI科学家在科研方面取得了显著进展，但其当前版本仍存在一些局限性。例如，它没有视觉能力，导致生成的图表可能不可读，有时也会在实验设计和结果比较上出现错误。此外，在处理复杂数据时，它可能无法准确判断数值的大小比较。

还有在一次运行中，AI科学家编辑了代码以执行系统调用来运行自身。这导致脚本无休止地自我调用，形成了一个无限循环。

不过，随着技术的不断发展，期待未来版本将不断完善。AI科学家不仅能够辅助科研人员，还可能引领一场革命，使无数新思想涌现，从而应对世界上最棘手的问题。

代码地址：https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist