港大开源了博士级全自动AI科研助手:利用 LLM Agent实现全自动科研

360影视 国产动漫 2025-03-14 09:38 4

摘要:这个全自动系统彻底消除了研究全过程中的人工干预,实现了科学发现的无缝自动化,覆盖每个关键阶段:文献综述 & 创意生成算法设计 & 实现算法验证 & 优化结果分析✍️ 论文撰写

香港大学数据科学团队近日宣布了他们的 Google AI Co-Scientist 的开源替代品 AI-Researcher:一款利用 LLM Agent 实现的全自动科研助手系统。

这个全自动系统彻底消除了研究全过程中的人工干预,实现了科学发现的无缝自动化,覆盖每个关键阶段:
文献综述 & 创意生成
算法设计 & 实现
算法验证 & 优化
结果分析
✍️ 论文撰写

AI-Researcher 为科学家提供:
完全自主:端到端的研究自动化
无缝协作:集成所有研究阶段的工作流
先进 AI 驱动:基于最前沿的 LLM Agent
科研加速:提升科学创新效率

✨ AI-Researcher 支持两种不同层次的用户输入查询 ✨

Level 1:详细创意描述

在此层级,用户提供具体的研究想法描述,系统根据这些详细输入制定实施策略,并严格按照用户需求进行研究开发。

Level 2:基于参考文献的创意生成

这一层级更为简化,用户可以提交相关的参考论文,而无需提供具体的研究想法。例如,用户可能会输入:
"我有一些参考论文,请基于这些文献生成一个创新研究思路,并实现相关研究。"
系统将自动分析提供的文献,并基于其内容生成和发展新的研究概念。

核心能力 & 集成

AI-Researcher 通过关键组件的无缝整合,构建了一个完整的科研生态系统

核心研究功能

文献综述:对现有研究进行全面分析与综合归纳创意生成:系统性地收集、组织并提出新的研究方向算法设计与实现:开发方法论,并将研究思路转化为可执行的实现方案算法验证与优化:自动化测试、性能评估和迭代优化结果分析:提供高级实验数据解析与洞察✍️ 论文撰写:自动生成高质量、完整的学术论文

端到端科学研究自动化系统
AI-Researcher 通过集成式流水线,实现完整科研生命周期的全面自动化。系统将研究活动划分为三个核心阶段:

1. 文献综述 & 创意生成

资源收集器:系统化地从多个科学领域收集全面的研究资料,自动检索主要学术数据库(如 arXiv、IEEE Xplore、ACM Digital Library、Google Scholar)、代码平台(如 GitHub、Hugging Face)以及各类开放数据集。

资源筛选器:通过质量指标(如引用次数、代码维护情况、数据完整性)和相关性评估,筛选高影响力论文、优质代码实现以及基准数据集。

创意生成器:基于筛选出的高质量研究资源(包括论文和代码库),自动分析当前方法的局限性,绘制技术发展趋势,并探索新的研究方向,形成创新性研究思路。

2. 新算法设计、实现与验证

设计 → 实现 → 验证 → 优化

设计阶段:在此阶段,系统围绕算法构思进行概念开发,并建立理论基础。同时,制定实施策略,确保方案不仅超越现有方法,还具有实际可行性。

⚙️ 实现阶段:将抽象概念转化为具体代码,开发功能模块,建立 测试环境,构建实验验证所需的基础设施。

验证阶段:系统化实验是验证过程的核心,包括算法性能评估、指标收集、实验结果记录,确保算法符合实际需求。

优化阶段:根据验证结果,进入迭代优化,识别需要改进的部分,优化代码效率,提升性能,并规划下一步开发方向。

3. ✍️ 论文撰写

Writer Agent(论文写作Agent):自动生成完整的学术论文,整合研究想法、研究动机、新设计的算法框架、算法验证结果,采用层次化写作方法,生成精准且清晰的高质量论文。

全自动化系统,消除人工干预,助力科研人员高效完成从构思到发表的整个研究过程,成为理想的科研助手。

全面的基准评测体系

港大还开发了一套全面且标准化的评估框架,用于客观评估 AI 科研助手的学术能力及其研究质量。

1. 专家级基准:

基准测试使用人类专家撰写的论文作为参考标准,确保高质量对比与验证。

2. 多学科覆盖:

基准测试涵盖 四大核心研究领域,确保广泛适用性:

计算机视觉(CV)自然语言处理(NLP)数据挖掘(DM)信息检索(IR)

3. 完全开源的基准构建:

完整开源数据处理流程,包括数据集、数据收集流水线、数据处理代码,确保评测透明,同时支持社区定制,可针对不同研究领域扩展评测标准。

4. 全面评测指标:

评估框架采用层次化、系统化评估,使用 Evaluator Agent 进行多维度考察:

创新性(Novelty):研究工作的创新性和独特性实验完整度(Experimental Comprehensiveness):实验设计、执行和严谨性理论基础(Theoretical Foundation):理论背景的稳健性和深度结果分析(Result Analysis):实验结果的准确性和解释的深入程度写作质量(Writing Quality):论文的清晰度、逻辑性和结构

推动科研自动化进步:该基准测试框架不断演进,持续整合新技术,拓展适用范围,以满足科研社区的不断增长的需求。

AI-Researcher 提供真正无缝、易用的科研自动化体验,消除技术壁垒,帮助用户专注于创新。

多LLM支持
兼容多家LLM供应商,如 Claude、OpenAI、DeepSeek 等,用户可自由选择最适合的 AI 能力。

轻松开启研究
无需上传文件或提供复杂初始设定,只需提供一份相关论文列表,AI-Researcher 即可自动完成后续研究,极大简化科研流程。

低门槛使用
AI-Researcher 自动识别研究空白、提出创新方案,并执行整个研究流程,即使缺乏专业领域知识,用户仍可轻松产出高质量研究成果。

官方提供了两种安装方式:

1. 源码安装:

git clone https://github.com/HKUDS/AI-Researcher.gitcd AI-Researcherpip install -e .

2. 通过 Docker 安装:

docker pull tjbtech1/paperagent:latest

根据提供的 .env.template 文件创建环境变量文件。在此文件中,设置你要使用的 LLM 的 API Key。

OPENAI_API_KEY=DEEPSEEK_API_KEY=ANTHROPIC_API_KEY=GEMINI_API_KEY=HUGGINGFACE_API_KEY=GROQ_API_KEY=XAI_API_KEY=

DeepSeek资料下载方式

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来源:AIGC研究社

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