scientific research

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RESEARCH↑ trendingReddit r/LocalLLaMA·vor 26T

internlm/Intern-S2-Preview · Hugging Face

Intern-S2-Preview ist ein effizientes wissenschaftliches multimodales Basismodell mit 35 Milliarden Parametern, das durch die Erforschung von Aufgabenskalierung und End-to-End-Training eine Leistung erzielt, die mit trillionen-Parameter-Modellen vergleichbar ist. Es zeichnet sich in Hunderten professioneller wissenschaftlicher Aufgaben aus und behält dabei starke allgemeine Denk-, multimodale Verständnis- und Agentenfähigkeiten bei.

AI models multimodal AI model training foundation models

internlm/Intern-S2-Preview · Hugging Face

RESEARCHarXiv CS.AI·vor 1T

A case study of evaluating AI agents on a neuroscience data-to-discovery pipeline

Diese Studie evaluiert empirisch allgemeine KI-Codierungsagenten in einer Neurowissenschafts-Daten-zu-Entdeckungs-Pipeline und bewertet ihre Fähigkeit, komplexe wissenschaftliche Aufgaben zu automatisieren. Sie zeigt, dass Agenten einzelne Pipeline-Stadien lösen können, aber mit wissenschaftlichem Urteilsvermögen in Ermangelung vordefinierter Iterationskriterien kämpfen.

benchmarking Neuroscience automation AI agents

RESEARCHarXiv CS.AI·4/7/2026

Toward Full Autonomous Laboratory Instrumentation Control with Large Language Models

Este trabalho explora o potencial de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), como o ChatGPT, e agentes de IA para automação e controle de instrumentação laboratorial. Demonstra-se como essas ferramentas reduzem barreiras de programação e podem evoluir para agentes autônomos capazes de operar equipamentos científicos e refinar estratégias de controle.

LLMs ChatGPT Instrumentation Control large language models

ARTICLEDEV.to AI·vor 20T

Towards an AI co-scientist

Dieser Inhalt untersucht die Entwicklung der künstlichen Intelligenz zur "KI-Mitwissenschaftlerin", die Forscher in verschiedenen Phasen des wissenschaftlichen Prozesses unterstützt. Er erörtert das Potenzial der KI, Entdeckungen zu beschleunigen und die Forschungsmethodik zu transformieren.

future of AI Scientific Discovery human-AI collaboration AI in science

RESEARCHarXiv CS.AI·4/15/2026

GoodPoint: Learning Constructive Scientific Paper Feedback from Author Responses

Diese Forschung stellt GoodPoint vor, eine Methode, die LLMs und Autorenantworten nutzt, um konstruktives Feedback für wissenschaftliche Arbeiten zu generieren. Dabei wird GoodPoint-ICLR entwickelt, ein Datensatz von ICLR-Arbeiten, sowie ein Trainingsrezept, das Fine-Tuning und Präferenzoptimierung für gültiges und umsetzbares Feedback verwendet.

LLMs Feedback Generation Machine Learning NLP

RESEARCHarXiv CS.AI·4/16/2026

SciFi: A Safe, Lightweight, User-Friendly, and Fully Autonomous Agentic AI Workflow for Scientific Applications

Diese Arbeit stellt SciFi vor, ein sicheres, leichtgewichtiges und benutzerfreundliches agentisches Framework für die autonome Ausführung wissenschaftlicher Aufgaben. Es kombiniert eine isolierte Umgebung, einen dreischichtigen Agenten-Loop und einen selbstbewertenden Mechanismus, um einen zuverlässigen Betrieb zu gewährleisten, und nutzt dabei LLMs, um routinemäßige wissenschaftliche Arbeitsabläufe zu automatisieren und Forscher für kreative Tätigkeiten zu entlasten.

LLMs Workflow Agentic AI automation

RESEARCHarXiv CS.AI·4/22/2026

AI scientists produce results without reasoning scientifically

LLM-basierte Systeme betreiben autonome wissenschaftliche Forschung, halten sich aber nicht an wissenschaftliche Erkenntnisnormen und ignorieren Beweise in 68% der Fälle. Eine Studie mit 25.000 Durchläufen ergab, dass die Basemodelle die primäre Determinante für Leistung und Verhalten der Agenten sind.

LLMs AI Reasoning AI agents scientific research

NEWSGoogle DeepMind Blog·4/27/2026

Announcing our partnership with the Republic of Korea

Google DeepMind und die Republik Korea kündigen eine Partnerschaft an, um wissenschaftliche Durchbrüche zu beschleunigen. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, hochmoderne KI-Modelle für bedeutende Fortschritte einzusetzen.

deep learning government-collaboration Partnerships artificial intelligence

Announcing our partnership with the Republic of Korea

DOCDEV.to AI·vor 21T

35 ChatGPT Prompts for Environmental Scientists: Accelerate Research, Reporting, and Stakeholder Communication

Dieser Inhalt bietet 35 ChatGPT-Prompts, die Umweltschutzwissenschaftlern helfen sollen, ihre Forschung, Berichterstattung und Kommunikation mit Interessenvertretern zu optimieren. Ziel ist es, den Zeitaufwand für Dokumentationsaufgaben zu reduzieren, damit sie sich auf die wesentliche Wissenschaft konzentrieren können.

environmental science ChatGPT prompts workflow optimization

RESEARCHarXiv CS.LG·5/4/2026

Human-in-the-Loop Meta Bayesian Optimization for Fusion Energy and Scientific Applications

Dieses Papier stellt die Human-in-the-Loop Meta Bayesian Optimization (HL-MBO) vor, ein Framework, das Expertenwissen mit Few-Shot-Maschinenlernen kombiniert, um die Entdeckung in datenarmen wissenschaftlichen Bereichen zu beschleunigen. Es übertrifft aktuelle BO-Methoden bei der Optimierung des Fusionsenergieertrags sowie bei Benchmarks in der Moleküloptimierung und Supraleitung.

Bayesian Optimization Machine Learning Fusion Energy scientific research

RESEARCHarXiv CS.LG·vor 18T

Teaching Language Models to Forecast Research Success Through Comparative Idea Evaluation

Dieser Artikel untersucht das Training von Sprachmodellen zur Vorhersage des empirischen Erfolgs von Forschungsideen durch vergleichende Ideenbewertung. SFT verbessert die Leistung erheblich über GPT-5 hinaus, und RLVR kann Modelle trainieren, interpretierbare Denkpfade für diese Vorhersageaufgabe zu entdecken.

language models research evaluation Machine Learning AI forecasting

RESEARCHarXiv CS.AI·vor 16T

SciAtlas: A Large-Scale Knowledge Graph for Automated Scientific Research

SciAtlas ist ein großflächiger, multidisziplinärer Wissensgraph, der entwickelt wurde, um die Informationsflut in der akademischen Produktion zu bewältigen. Durch die Integration von Millionen von Artikeln und Milliarden von Entitäten bietet er ein strukturiertes Netzwerk für automatisierte wissenschaftliche Forschung und tiefe interdisziplinäre Integration.

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