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公司做影视网站侵权,服务器有了网站怎么做的,网站建设 微盘下载,重庆最有效的网站推广AI 科学家 v2#xff1a; 基于智能体树搜索的研讨会级自动化科学发现 #x1f4da; [论文] | #x1f4dd; [博客文章] | #x1f4c2; [ICLR2025研讨会实验] 完全自主的科研系统正变得越来越强大#xff0c;人工智能在变革科学发现方式方面发挥着关键作用。我们很高兴地…AI 科学家 v2基于智能体树搜索的研讨会级自动化科学发现 [论文] | [博客文章] | [ICLR2025研讨会实验]完全自主的科研系统正变得越来越强大人工智能在变革科学发现方式方面发挥着关键作用。我们很高兴地推出 AI Scientist-v2这是一个通用的端到端智能体系统它生成了第一篇完全由人工智能撰写并通过同行评审的研讨会论文。该系统能够自主生成假设、运行实验、分析数据并撰写科学论文。与前代产品AI Scientist-v1不同AI Scientist-v2 不再依赖人工编写的模板能够跨机器学习ML领域进行泛化并采用由实验管理代理引导的渐进式智能体树搜索方法。注意AI Scientist-v2 并不一定比 v1 产出更好的论文尤其是在已有可靠的初始模板的情况下。v1 遵循明确的模板因此成功率较高而v2 则采用更广泛、更具探索性的方法成功率较低。v1 最适合目标明确、基础扎实的任务而 v2 则专为开放式的科学探索而设计。警告此代码库将执行使用大型语言模型 (LLM) 编写的代码。这种自主性会带来各种风险和挑战包括可能使用危险软件包、不受控制的网络访问以及可能生成意外进程。请务必在受控的沙箱环境例如 Docker 容器中运行此代码库。请自行斟酌使用。目录要求安装支持的型号和 API 密钥提出研究思路运行 AI Scientist-v2 论文生成实验引用《人工智能科学家》第二版常见问题解答致谢要求该代码旨在利用 CUDA 和 PyTorch 在配备 NVIDIA GPU 的 Linux 系统上运行。安装#Create a new conda environmentconda create -n ai_scientist python3.11 conda activate ai_scientist#Install PyTorch with CUDA support (adjust pytorch-cuda version for your setup)conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda12.4 -c pytorch -c nvidia#Install PDF and LaTeX toolsconda install anaconda::poppler conda install conda-forge::chktex#Install Python package requirementspip install -r requirements.txt安装通常不超过一个小时。支持的型号和 API 密钥OpenAI模型默认情况下系统使用OPENAI_API_KEYOpenAI 模型的环境变量。双子座模型默认情况下系统GEMINI_API_KEY通过 OpenAI API 使用 Gemini 模型的环境变量。通过 AWS Bedrock 构建 Claude 模型要使用 Amazon Bedrock 提供的 Claude 模型请安装必要的附加软件包pip install anthropic[bedrock]接下来通过设置以下环境变量来配置有效的AWS凭证和目标AWS 区域AWS_ACCESS_KEY_ID AWS_SECRET_ACCESS_KEY。AWS_REGION_NAMESemantic Sc​​holar API文献检索我们的代码可以选择使用Semantic Sc​​holar API 密钥S2_API_KEY来提高文献检索的吞吐量如果您拥有该密钥。这在构思和论文撰写阶段都会用到。即使没有该密钥系统也能正常运行但您可能会在构思阶段遇到速率限制或新颖性检查减少的情况。如果您在使用 Semantic Sc​​holar 时遇到问题可以在论文生成过程中跳过引用阶段。设置 API 密钥请确保将您计划使用的模型所需的 API 密钥作为环境变量提供。例如exportOPENAI_API_KEYYOUR_OPENAI_KEY_HEREexportS2_API_KEYYOUR_S2_KEY_HERE#Set AWS credentials if using Bedrock#export AWS_ACCESS_KEY_IDYOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID#export AWS_SECRET_ACCESS_KEYYOUR_AWS_SECRET_KEY#export AWS_REGION_NAMEyour-aws-region提出研究思路在运行完整的 AI Scientist-v2 实验流程之前您首先需要使用ai_scientist/perform_ideation_temp_free.py脚本来生成潜在的研究思路。该脚本使用逻辑逻辑模型 (LLM) 根据您提供的高级主题描述进行头脑风暴和思路提炼并与 Semantic Sc​​holar 等工具交互以检查研究思路的新颖性。准备主题描述创建一个 Markdown 文件例如 script.markdown.jsmy_research_topic.md描述您希望 AI 探索的研究领域或主题。该文件应包含 scriptTitle、 scriptKeywords、 script 和 script 等部分TL;DRAbstract以定义研究范围。请参考示例文件ai_scientist/ideas/i_cant_believe_its_not_better.md了解预期结构和内容格式。将您的文件放置在脚本可访问的位置例如 scriptai_scientist/ideas/目录。运行构思脚本从主项目目录执行脚本指向您的主题描述文件并指定所需的 LLM。python ai_scientist/perform_ideation_temp_free.py \ --workshop-fileai_scientist/ideas/my_research_topic.md\ --model gpt-4o-2024-05-13 \ --max-num-generations 20 \ --num-reflections 5--workshop-file主题描述 Markdown 文件的路径。--model用于生成想法的 LLM确保您已设置相应的 API 密钥。--max-num-generations要尝试产生多少个不同的研究思路--num-reflectionsLLM 应该对每个想法执行多少次细化步骤。输出脚本将生成一个以您输入的 Markdown 文件命名的 JSON 文件例如.jsai_scientist/ideas/my_research_topic.json。该文件将包含结构化的研究思路列表包括假设、拟定的实验以及相关工作分析。继续进行实验生成包含研究思路的 JSON 文件后即可进入下一节运行实验。这一构思步骤引导人工智能科学家关注特定的研究领域并产生具体的研究方向以便在主要实验流程中进行测试。运行 AI Scientist-v2 论文生成实验利用上一阶段构思过程中生成的 JSON 文件您现在可以启动 AI Scientist-v2 的主要流程。该流程包括通过智能体树搜索运行实验、分析结果并生成论文草稿。通过命令行参数指定用于撰写和评审阶段的模型。最佳优先树搜索 (BFTS) 的配置位于 [此处]bfts_config.yaml。根据需要调整此文件中的参数。关键树搜索配置参数bfts_config.yamlagent配置设置num_workers并行探索路径的数量和steps要探索的最大节点数。例如如果设置了并行探索路径的数量num_workers3和要探索的最大节点数steps21则树搜索将最多探索 21 个节点每一步同时扩展 3 个节点。num_seedsnum_workers通常情况下如果num_workers小于 3则应与此相同。否则设置num_seeds为 3。注意其他代理参数如k_fold_validation、、expose_prediction和data_preview在当前版本中未使用。search配置max_debug_depth代理在放弃该搜索路径之前尝试调试故障节点的最大次数。debug_prob尝试调试故障节点的概率。num_drafts第一阶段的初始根节点数即要生长的独立树的数量。使用生成的 idea 文件运行 AI-Scientist-v2 的示例命令例如my_research_topic.json。请查看bfts_config.yaml详细树搜索参数默认配置包含实验所需的参数。如果您不想使用代码片段初始化实验claude-3-5-sonnet请勿设置此项。load_codepython launch_scientist_bfts.py \ --load_ideasai_scientist/ideas/my_research_topic.json\ --load_code \ --add_dataset_ref \ --model_writeup o1-preview-2024-09-12 \ --model_citation gpt-4o-2024-11-20 \ --model_review gpt-4o-2024-11-20 \ --model_agg_plots o3-mini-2025-01-31 \ --num_cite_rounds 20初始实验阶段完成后您会在experiments/目录下找到一个带有时间戳的日志文件夹。进入experiments/timestamp_ideaname/logs/0-run/该文件夹即可找到树状可视化文件unified_tree_viz.html。所有实验阶段完成后将进入报告撰写阶段。报告撰写阶段通常需要 20 到 30 分钟。完成后您应该可以timestamp_ideaname.pdf在timestamp_ideaname文件夹中看到报告。在本示例运行中所有阶段通常会在几个小时内完成。引用《人工智能科学家》第二版如果您在研究中使用AI Scientist-v2 请按以下方式引用我们的工作article{aiscientist_v2,title{The AI Scientist-v2: Workshop-Level Automated Scientific Discovery via Agentic Tree Search},author{Yamada, Yutaro and Lange, Robert Tjarko and Lu, Cong and Hu, Shengran and Lu, Chris and Foerster, Jakob and Clune, Jeff and Ha, David},journal{arXiv preprint arXiv:2504.08066},year{2025}}常见问题解答为什么我的实验没有生成 PDF 文件或评论AI Scientist-v2 完成实验的成功率取决于所选的基础模型和想法的复杂程度。通常情况下在实验阶段使用像 Claude 3.5 Sonnet 这样强大的模型可以获得更高的成功率。每次实验的预计成本是多少构思阶段的成本取决于所使用的逻辑学习模型LLM和迭代次数/反射次数但通常很低几美元。对于主要实验流程使用 Claude 3.5 Sonnet 进行实验阶段每次运行的成本通常在 15 到 20 美元左右。后续的编写阶段如果使用示例命令中指定的默认模型则大约会增加 5 美元的成本。model_citation建议使用 GPT-4o因为它有助于降低编写成本。如何针对不同学科领域运行 AI Scientist-v2首先执行“生成研究思路”步骤。创建一个新的 Markdown 文件描述您所需的研究领域或主题并遵循示例的结构ai_scientist/ideas/i_cant_believe_its_not_better.md。运行perform_ideation_temp_free.py脚本并使用此文件生成相应的 JSON 思路文件。然后继续执行“运行 AI Scientist-v2 论文生成实验”launch_scientist_bfts.py步骤并通过参数将此 JSON 文件传递​​给脚本--load_ideas。如果我访问 Semantic Sc​​holar API 时遇到问题应该怎么办Semantic Sc​​holar API 用于评估生成想法的新颖性并在论文撰写阶段收集引用。如果您没有 API 密钥或遇到速率限制则可以跳过这些阶段。我遇到了“CUDA内存不足”错误。我该怎么办当 AI Scientist-v2 尝试加载或运行的模型所需的 GPU 内存超过系统可用内存时通常会发生此错误。要解决此问题您可以尝试更新您的构思提示文件ai_scientist/ideas/my_research_topic.md建议使用较小的模型进行实验。致谢目录中实现的树状搜索组件ai_scientist基于AIDE项目构建。我们感谢 AIDE 开发人员的宝贵贡献并感谢他们将工作成果公开发布。星际历史