Ученые из Университета Фудань и Шанхайской лаборатории ИИ представили DOLPHIN: систему для автоматизации научных исследований с обратной связью.

 Researchers from Fudan University and Shanghai AI Lab Introduces DOLPHIN: A Closed-Loop Framework for Automating Scientific Research with Iterative Feedback

Искусственный интеллект (ИИ) и его влияние на научные исследования

Искусственный интеллект меняет подход к научным открытиям. Он ускоряет процессы анализа данных, вычислений и генерации идей. Исследователи стремятся создать систему, которая сможет полностью обходиться без человеческого участия в цикле исследований, что повысит продуктивность и поможет решать сложные задачи.

Проблемы традиционных научных исследований

Процесс генерации гипотез, проведения экспериментов и проверки данных часто оказывается неэффективным из-за человеческого фактора. Идеи не могут быть доработаны с помощью обратной связи во время экспериментов, что замедляет прогресс.

Решения для автоматизации исследований

Разработаны несколько инструментов, таких как GPT-researcher и AI-Scientist, которые помогают разбивать задачи на подзадачи и генерировать идеи. Однако, интегрированная система, которая включает обратную связь в исследовательский цикл, пока отсутствует.

Система DOLPHIN

Университет Фудань и Шанхайская лаборатория искусственного интеллекта разработали DOLPHIN — замкнутую систему для автоматизации научных исследований. Она генерирует идеи, проводит эксперименты и учитывает обратную связь для улучшения последующих итераций. DOLPHIN обеспечивает высокую эффективность и точность, ранжируя литературу и применяя современные методы отладки.

Этапы работы DOLPHIN

DOLPHIN состоит из трех взаимосвязанных этапов:

  1. Система находит и ранжирует соответствующие научные статьи.
  2. На основе выбранных статей генерируются новые исследовательские идеи.
  3. После финализации идей DOLPHIN переходит к экспериментальной проверке, автоматически генерируя и отлаживая код.

Результаты тестирования DOLPHIN

DOLPHIN продемонстрировала высокие результаты в трех задачах: классификация изображений, 3D-точек и анализ настроений. Например, в классификации изображений DOLPHIN улучшила точность на 0.8% по сравнению с базовыми моделями.

Преимущества DOLPHIN

DOLPHIN улучшает эффективность на каждом этапе исследования. На первой итерации было сгенерировано 20 идей, из которых 19 оказались новыми. Система улучшила качество идей и скорость выполнения экспериментов, что подтверждает ее надежность.

Заключение

DOLPHIN представляет собой значительный шаг вперед в области исследований, управляемых ИИ. Она интегрирует обзор литературы, генерацию идей, эксперименты и обратную связь в единый цикл, что открывает новые возможности для научных открытий.

Как использовать ИИ в вашей компании

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  1. Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  2. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  3. Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
  4. На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь по внедрению ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…