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scientific research

12 items

RESEARCHarXiv CS.AI·hace 1d

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

Este estudio evalúa empíricamente agentes de codificación de IA de propósito general en un pipeline de descubrimiento de datos neurocientíficos, analizando su capacidad para automatizar tareas científicas complejas. Concluye que los agentes pueden resolver etapas individuales del pipeline, pero tienen dificultades con el juicio científico en ausencia de criterios de iteración predefinidos.

BenchmarkingNeuroscienceautomationAI agents
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RESEARCH↑ trendingReddit r/LocalLLaMA·hace 25d

internlm/Intern-S2-Preview · Hugging Face

Intern-S2-Preview es un modelo de fundación multimodal científico eficiente de 35B que logra un rendimiento comparable al de modelos de trillones de parámetros al explorar el escalado de tareas y el entrenamiento de cadena completa. Se destaca en cientos de tareas científicas profesionales, manteniendo un fuerte razonamiento general, comprensión multimodal y capacidades de agente.

AI modelsmultimodal AImodel trainingFoundation Models
internlm/Intern-S2-Preview · Hugging Face
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RESEARCHarXiv CS.AI·7/4/2026

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.

LLMsChatGPTInstrumentation Controllarge language models
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RESEARCHarXiv CS.AI·15/4/2026

GoodPoint: Learning Constructive Scientific Paper Feedback from Author Responses

Esta investigación presenta GoodPoint, un método que utiliza LLMs y respuestas de autores para generar retroalimentación constructiva para artículos científicos. Desarrolla GoodPoint-ICLR, un conjunto de datos de artículos ICLR, y una receta de entrenamiento que emplea fine-tuning y optimización de preferencias para una retroalimentación válida y accionable.

LLMsFeedback Generationmachine learningNLP
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RESEARCHarXiv CS.AI·16/4/2026

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

Este trabajo presenta SciFi, un marco agéntico seguro, ligero y fácil de usar para la ejecución autónoma de tareas científicas. Combina un entorno aislado, un bucle de agente de tres capas y un mecanismo de auto-evaluación para asegurar una operación fiable, aprovechando los LLMs para automatizar cargas de trabajo científicas rutinarias y liberar a los investigadores para actividades creativas.

LLMsWorkflowAgentic AIautomation
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DOCDEV.to AI·hace 20d

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

Este contenido ofrece 35 prompts de ChatGPT diseñados para ayudar a los científicos ambientales a optimizar su investigación, elaboración de informes y comunicación con las partes interesadas. Su objetivo es reducir el tiempo dedicado a las tareas administrativas, permitiéndoles centrarse en la ciencia esencial.

environmental scienceChatGPTpromptsworkflow optimization
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RESEARCHarXiv CS.LG·4/5/2026

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

Este artículo introduce la Optimización Bayesiana Meta con Intervención Humana (HL-MBO), un marco que integra el conocimiento experto con el aprendizaje automático de pocas tomas para acelerar el descubrimiento en dominios científicos con escasez de datos. Se demuestra que HL-MBO supera los métodos actuales de optimización bayesiana en la optimización del rendimiento de energía de fusión y en otros puntos de referencia.

Bayesian Optimizationmachine learningFusion Energyscientific research
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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 18d

Teaching Language Models to Forecast Research Success Through Comparative Idea Evaluation

Este artículo explora el entrenamiento de modelos de lenguaje para pronosticar el éxito empírico de ideas de investigación mediante la evaluación comparativa de pares de ideas. El SFT mejora significativamente el rendimiento en comparación con GPT-5, y el RLVR entrena modelos para descubrir rutas de razonamiento interpretables para esta tarea de pronóstico.

language modelsresearch evaluationmachine learningAI forecasting
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RESEARCHarXiv CS.AI·hace 16d

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

SciAtlas es un grafo de conocimiento multidisciplinario a gran escala, diseñado para abordar la explosión de información en la producción académica. Al integrar millones de artículos y miles de millones de entidades, proporciona una red estructurada para la investigación científica automatizada y la integración interdisciplinaria profunda.

Knowledge Graphinformation managementresearch toolsAI agents
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