研究人员开发了一个闭环自动研究系统，将自动化机器学习的范围从固定数据集扩展到动态改变研究工作流程。该系统利用语言模型代理来编辑代码、表示形式并获取分子性质预测的外部证据。在 36 个端点上的实验表明，虽然特征和模型的自动搜索对保留测试数据的泛化能力有限，但精心策划的外部数据显著提高了特定任务的性能，突显了在人工智能驱动的研究中，仔细的数据策划和验证对于可迁移性的重要性。 AI
影响 这项研究展示了一种新颖的人工智能驱动的科学发现方法，有可能加速需要复杂数据分析和模型优化的领域的进展。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍人工智能驱动研究新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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