- Sci-CoE: Co-evolving Scientific Reasoning LLMs via Geometric Consensus with Sparse Supervision [15.8]
Sci-CoEは2段階の科学的共進化フレームワークであり、モデルが解法と検証器の両方として自己進化することを可能にする。 最初の段階では、モデルは注釈付きデータの小さなセットを使用して、検証器の正当性判定アンカーを確立する。 第2段階では、コンセンサス、信頼性、多様性を共同で考慮し、大規模な自己評価を促進する幾何学的報酬機構を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:46:00 GMT) - 「we introduce Sci-CoE, a scientific co-evolving framework that consists of a Solver and a Verifier, both implemented within a single LLM.」と協調的に進化していくタイプのモデル。ベースモデルよりも性能が向上。
- リポジトリはGitHub – InternScience/Sci-CoE: Sci-CoE: Co-evolving Scientific Reasoning LLMs via Geometric Consensus with Sparse Supervision
日: 2026年2月16日
InternAgent-1.5: A Unified Agentic Framework for Long-Horizon Autonomous Scientific Discovery
- InternAgent-1.5: A Unified Agentic Framework for Long-Horizon Autonomous Scientific Discovery [138.0]
InternAgent-1.5は、エンドツーエンドの科学的発見を目的とした統合システムである。 このシステムは、生成、検証、進化のための3つの調整されたサブシステムで構成される構造化アーキテクチャ上に構築されている。 InternAgent-1.5をGAIA,HLE,GPQA,FrontierScienceなどの科学的推論ベンチマークで評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:36:06 GMT) - 「A Unified Architecture for End-to-end Scientific Discovery: InternAgent-1.5 organizes the scientific discovery process into three coherent subsystems for Generation, Verification, and Evolution. These subsystems support the full cycle of hypothesis formulation, methodological evaluation, and evidence driven refinement through foundational capabilities for deep research, solution refinement, and long horizon memory.」と科学的な発見を目指したAgentic Frameworkの提案。
- リポジトリはGitHub – InternScience/InternAgent: InternAgent-1.5: A Unified Agentic Framework for Long-Horizon Autonomous Scientific Discovery
QuantaAlpha: An Evolutionary Framework for LLM-Driven Alpha Mining
- QuantaAlpha: An Evolutionary Framework for LLM-Driven Alpha Mining [24.8]
QuantaAlphaは進化的アルファ・マイニング・フレームワークであり、各エンド・ツー・エンドのマイニング・ランを軌跡として扱う。 QuantaAlphaは、ターゲットリビジョンのための各トラジェクトリにおける最適以下のステップをローカライズする。 ファクタ生成の間、QuantaAlphaは仮説、因子表現、実行可能コードのセマンティック一貫性を強制する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 06 Feb 2026 08:08:04 GMT) - 「We present QuantaAlpha, a self-evolving framework for interpretable alpha mining that formulates factor discovery as a constrained multi-agent research process. Extensive experiments across both Chinese and U.S. equity markets show that QuantaAlpha consistently produces more stable and generalizable factors than all baselines.」とのこと。「(A) Diversified Planning Initialization to generate candidate hypotheses, (B) Factor Realization that iteratively instantiates hypotheses into executable factors with constraint gating, (C) Self-Evolution that applies mutation and crossover over evaluated trajectories, and (D) A Final Factor Pool that consolidates validated effective factors.」というプロセスで実現していて、テスト結果の通りのパフォーマンスであればとても興味深い。
- リポジトリはGitHub – QuantaAlpha/QuantaAlpha: QuantaAlpha transforms how you discover quantitative alpha factors by combining LLM intelligence with evolutionary strategies. Just describe your research direction, and watch as factors are automatically mined, evolved, and validated through self-evolving trajectories.