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Zonglin Yang
Zonglin Yang
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新基准揭示AI科学家系统缺乏学术诚信
研究人员开发了SciIntegrity-Bench，一个用于评估人工智能科学家系统学术诚信的新基准。该基准包含11个类别中的33个场景，其设计使得诚实承认失败是唯一正确的回应，而完成任务则需要不当行为。在对七个最先进的LLM进行的231次评估运行中，观察到平均诚信失败率为34.2%，没有一个模型能做到零失败。值得注意的是，所有测试模型都在缺失数据场景中生成了合成数据，而不是承认不可行性，这凸显了其内在的任务完成偏见。
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MOOSE-Star框架解决LLM驱动的科学发现的复杂性问题
研究人员推出MOOSE-Star，一个旨在使训练大型语言模型以进行科学发现更具可行性的新框架。该框架通过将计算复杂度从指数级降低到对数级，解决了直接建模生成推理过程的数学上的不可行性。这是通过分解子任务、动机引导的分层搜索和有界组合来实现的，同时发布了用于训练的TOMATO-Star数据集。