- SurveyX: Academic Survey Automation via Large Language Models [23.1]
SurveyXは、自動サーベイ生成のための効率的で組織化されたシステムである。 調査構成過程を, 準備と生成の2段階に分割する。 これは調査組成物の有効性を著しく向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Feb 2025 17:59:45 GMT) - 自動的なサーベイシステム「Inspired by human writing processes, we propose SurveyX, an efficient and organized system for automated survey generation that decomposes the survey composing process into two phases: the Preparation and Generation phases.」の構築、凝ったパイプライン構成。
- プロジェクトサイトはSurveyX-Automated Survey Generation
タグ: 科学
Towards an AI co-scientist, Grok-3, Automating GPU Kernel Generation with DeepSeek-R1 and Inference Time Scaling
AIの共同科学者は、新しい独自の知識を発見し、実証可能な新しい研究仮説と提案を定式化し、事前の証拠に基づいて科学者が提供する研究目標とガイダンスに整合させることを意図している。システムの設計には、テスト時間計算のスケーリングによって加速される仮説生成に対する生成、議論、進化のアプローチが組み込まれている。主な貢献は、(1)フレキシブルな計算スケーリングのための非同期タスク実行フレームワークを備えたマルチエージェントアーキテクチャ、(2)自己改善仮説生成のためのトーナトーナメント進化プロセスである。本システムは, 臨床応用濃度で腫瘍抑制をin vitroで示す急性骨髄性白血病の候補を含む, 有望なバリデーションの候補を提案する。
Google Research launches new scientific research tool, AI co-scientist ai_coscientist.pdf
GoogleによるAIを用いた科学者支援の提案、「Its ability to generate novel testable hypotheses across diverse scientific and biomedical domains, some supported by experimental findings, along with the capacity for recursive self-improvement with increasing compute, demonstrates the promise of meaningfully accelerating scientists’ endeavours to resolve grand challenges in human health, medicine and science.」と主張。パイプライン構成（とマルチエージェントな構成）も凝ったものになっている。Google AI co-scientist Trusted Tester Program で申し込みが可能とのこと。
xAIによるGrok-3やDeepSearchの発表（Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents）やNVIDIAのAutomating GPU Kernel Generation with DeepSeek-R1 and Inference Time Scaling | NVIDIA Technical Blogも調査などのタスクにAIが組み込まれていく・必須のものになっていくことを示唆しているように思う。オープンな取り組みを含め様々なトライが行われていて今後が楽しみ。
NatureLM: Deciphering the Language of Nature for Scientific Discovery
- NatureLM: Deciphering the Language of Nature for Scientific Discovery [105.6]
基礎モデルは自然言語処理と人工知能に革命をもたらした。 科学発見のためのシーケンスベース科学基盤モデルであるNature Language Model(略してNatureLM)を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 11 Feb 2025 13:08:03 GMT) - 「NatureLM is designed to handle the complexity of small molecules, proteins, DNA, RNA, materials, and their associated textual information. NatureLM follows the Transformer decoder architecture and is trained on a corpus of 143 billion tokens collected from various scientific domains.」という基盤モデルの提案
- LLMで有効だったアプローチがいわゆる自然言語でない分野でも有効そうなのが興味深い。大規模化やMoEも有効そうで今後が気になるところ。ただ、データ量の制限が厳しそうな印象を受けなくもない。
LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research
- LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research [15.5]
大きな言語モデル(LLM)は、研究サイクルの様々な段階にわたって前例のないサポートを提供する。 本稿では,LLMが科学的研究プロセスにどのように革命をもたらすのかを探求する,最初の体系的な調査について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 08 Jan 2025 06:44:02 GMT) - LLM、特にAgenticな動作が流行って以降、実用性がでてきている感のある研究へのLLM利用に関するサーベイ。仮説を作るところからピアレビューまで一連のプロセスを対象にしている。