ScienceDiscovery如何自动迭代科研代码?
它通过树搜索方式,每一版代码作为树上的节点由模型改写、沙箱评分并按规则记账,搜索自身决定往哪个方向改、何时换分支,全程无需人工干预。
不训练模型、不调参数
本文介绍openJiuwen社区的AI科研工作台ScienceDiscovery,通过树搜索驱动RSI(递归自我改进)实现科研代码自动迭代。案例包括:2小时写出半无穷区间振荡积分通用求解器,AlgoTune平台上无需训练即实现平均2.279倍加速,以及LLM-SRBench符号回归中以极低调用次数写出41.4%的正确方程,全程无需人工干预。
它通过树搜索方式,每一版代码作为树上的节点由模型改写、沙箱评分并按规则记账,搜索自身决定往哪个方向改、何时换分支,全程无需人工干预。
分别是半无穷区间振荡积分的通用求解器、AlgoTune上的代码加速,以及从观测数据反推物理方程的符号回归任务。
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