AMD把o1真金不怕火成了履行室助手，自动科研经费爽气84%
发布日期：2025-02-10 16:26 点击次数：119
芯片铁汉AMD最新推出科研AI，o1-preview竟成天选打工东说念主？！
属目看，只需将科研idea和关系条记一股脑丢给AI，接洽讲演甚而是代码就能立马出炉了。
这个AI系统代号“Agent Laboratory”，全程由LLM（大讲话模子）驱动完成文献综述、履行，以及讲演，一站式照管科学接洽。
对了，在GPT-4o、o1-mini以及o1-preview这几位科研助理应中，作家们发现o1-preview产出的接洽着力最好。
况兼合座上，与现存要领比拟，由AI生成的代码马虎完了SOTA性能。
同期，如果东说念主类在每个过程予以响应，接洽的合座质料也会大大提高。
总体而言，与之前的自主接洽要领比拟，Agent Laboratory将接洽用度减少了84%。
Okk，这也再次印证了东说念主们的猜想，东说念主类与AI协同将带来更具性价比的方式加快科研。
临了，咱们也扒了扒论文作家们，欺压不测发现7/9为华东说念主相貌——
从文献到讲演，AMD科研AI一站式照管先来看Agent Laboratory是如何责任的。
如图所示，主要有三个阶段：文献综述→履行→撰写讲演，每一阶段都有不同的任务、器具和AI Agent变装（比如PhD、博士后Postdocto等）。
PhD Student负责文献综述
伸开来说，在文献综述阶段，PhD Student这一变装负责主要彭胀。它应用arXiv API来检索关系论文，并进行三个动作：
一捏摘录：检索出与运行查询最关系的前20篇论文的摘录；二捏单篇全文：关于某些具有迫切参考价值的论文，索要其齐备内容；三添加论文：将经过筛选的论文摘录或全文纳入到文献综述中；需要属主见是，临了一个过程并非一次性完成，而是一个迭代的过程。
换句话说，独一当通过add paper（添加论文）敕令达到指定数目（N = max）的关系文本时，文献综述才会最终细则。
接下来参加履行要道。
如图所示，主要有四个过程：筹议制定→数据准备→运行履行→欺压讲明。
PhD Student+Postdoc通过对话制定履行筹议
简便说，凭据综述欺压和既定接洽指标，PhD Student+Postdoc融会过对话来制定详备、可彭胀的履行筹议。
筹议一般包括具体履行设施、选用何种机器学习模子、筛选合适的数据集以及谋略履行的高等经过框架等环节要素。
在达成一问候见后，Postdoc这一变装会使用plan敕令提交筹议，此筹议将当作后续整个履行关系子任务的迫切行动指南。
ML Engineer用Python准备数据然后ML Engineer会不才一阶段用Python来处理和准备履行所需的数据。
过程中，这一变装不错应用search HF敕令在HuggingFace数据皆集进行搜索，以获取合适的数据资源。
写完代码后，ML Engineer会先将代码通过Python编译器进行查验，确保莫得编译无理。若存在问题，则会进行迭代修改，直至代码马虎胜仗运行且无无理，最终使用submit code敕令提交经过考据的数据准备代码，为后续履行提供可靠的数据基础。
ML Engineer借助专用模块运行履行搓搓手，底下认真参加履走运行要道。
综合而言，ML Engineer会借助mle-solver这一挑升设想的模块，来实施和彭胀先前制定的履行筹议。
mle-solver的责任经过如下：
敕令彭胀图（A）部分，从一组事前重视的高性能轨范中采样出一个运行轨范，在后续的迭代过程中，通过EDIT和REPLACE两种操作对轨范进行约束优化。
EDIT允许在指定的代码行边界内，用腾达成的代码替换原有代码，从而完了对轨范功能的局部调节；REPLACE则更为激进，它会生成一个全新的Python文献，用于在需要对轨范结构或合座逻辑进行紧要改变时使用。
代码彭胀图（B）部分，彭胀代码敕令后，新轨范会立即通过编译器进行查验，以识别和处理可能出现的运行时无理。
若轨范胜仗编译，将凭据事前设定的评估轨范对其进行评分，并与现存的轨范进行比较。若新轨范得分更高，则会更新最优轨范列表。
若代码未能通过编译，ML Engineer会尝试进行最多Nrep（在履行中设定为3次）的成立操作，若仍无法解决问题，则会废弃现时轨范，从头采用或生成新的代码进行替换。
轨范评分图（C）部分，采选LLM奖励模子对胜仗编译的代码进行评分。
该模子会综合商量接洽筹议的指标、生成的代码逻辑以及内容的履行输出欺压等多方面身分，在0到1的边界内对轨范进行量化评估。得分越高，暗示轨范与运行接洽指标的契合度越高，马虎更灵验地完了预期功能。
自我反想图（D）部分，不管代码彭胀欺压是胜仗也曾失败，mle-solver都会基于履行欺压或碰到的无理信号进行自我反想。
如果轨范编译失败，它会想考如安在后续的迭代中幸免或解决访佛的问题；若轨范胜仗编译并赢得评分，它会分析如何进一步提高轨范的性能和得分，通过这种约束学习和立异的机制，确保系统马虎不绝普及生成代码的质料和恬逸性。
性能恬逸化图（E）部分，为重视性能波动，mle-solver采选了两种环节机制。
一是顶级轨范采样，通过重视一个高质料轨范的长入，在彭胀敕令前立时从中采样一个轨范，这么既保证了轨范的万般性，又能确保所选用的轨范具有较高的质料基准；
二是批量并行化，在每个求解设施中，同期进行多个代码修改操作，并采用其中性能最好的修改欺压来替换现时最优轨范长入中得分最低的轨范。
PhD Student+Postdoc共同商议分析履行欺压彭胀扫尾后，PhD Student+Postdoc会深化探讨mle-solver生成的履行欺压，勾搭自己的专科常识和前期的接洽布景，对欺压进行全面解读。
一朝两边觉得欺压合理且具备学术价值，Postdoc就会使用interpretation敕令提交该讲明，为后续的讲演撰写阶段提供环节的内容基础。
PhD Student+Professor撰写齐备讲演参加临了的讲演撰写要道，PhD Student和Professor融会过一个名为 “论文求解器”（paper-solver）的挑升模块完成任务。
需要教唆，paper - solver并非用来十足取代学术论文撰写经过，而所以一种东说念主类可读的时势转头已完成的接洽，以便使用 “Agent Laboratory” 的接洽东说念主员了解已取得的着力。
不时来说，其责任经过包括以下设施：
运行讲演框架生成：生成妥当学术轨范结构且含占位符、知足LaTeX编译和学术老例的讲演运行框架；arXiv接洽：可按文献综述接口拜访arXiv拓展文献贵府完善讲演（非强制但很有匡助）；裁剪讲演：用EDIT敕令按照多身分对论文LaTeX代码行精准迭代裁剪并编译考据，普及讲演质料；论文评审：用LLM Agent模拟NeurIPS经过多维度评估论文，测试准确性接近东说念主类评审员；完善论文：由三个评审Agent生成观念，PhD Student依此判断是否窜改，必要时回溯前期要道修改至达标。o1-preview科研技艺最强通过以上三个主要阶段，Agent Laboratory就完成了整个这个词科研经过。
接下来，接洽东说念主员用GPT-4o、o1-mini以及o1-preview来评估履行质料、讲演质料和有用性，这3个AI在莫得东说念主类任何参与的情况下完成了15篇论文。
然后平素东说念主（东说念主工审稿东说念主）被条件凭据以下五个问题对它们进行1—5评分，欺压如图所示。
综合来看o1-preview对接洽最有匡助， o1-mini的履行质料得分最高， 而GPT-4o全面垫底。
1、讲话模子是否进展出贯通偏差，比如说明偏差或锚定偏差？
2、图像Transformer相较于卷积收集，对像素噪声的敏锐度是更高也曾更低？
3、当被条件进行辨别会诊时，讲话模子在医学问答（MedQA）上的准确性会提高吗？
4、在多项采用题基准测试中，讲话模子对词序敏锐吗？
5、性别变装是否会影响讲话模子回话数学问题的准确性？
然后作家们还探讨了东说念主工审稿与自动审稿的区别有多大。
二者互异权贵，且自动审稿倾向于高估论文分数。
具体来说，与平均水平的NeurIPS论文得分比拟，自动审稿平均为6.1/10，东说念主工审稿为3.8/10。
而在GitHub，作家们也清醒了让接洽效果更好的妙技。
撰写详备的条记；使用更高大的模子；另外，如果用户丢失进程、断开互联网或子任务失败，不错使用「查验点规复责任进程」功能。
甚而也赈济切换到华文模式。
背后团队过半数是华东说念主
临了先容一下Agent Laboratory背后的作家们，他们险些全是在昨年加入AMD。
Samuel Schmidgall，当今是霍普金斯大学电气与诡计机工程博士，亦然DeepMind学生接洽员。
从昨年10月动手，他在AMD进行讲话Agent方面的实习。
更早之前还在好意思国舟师接洽履行室探索机器东说念主强化学习，以及在斯坦福大学接洽心血管外科方面的讲话&视觉大模子。
Yusheng Su，昨年8月加入AMD GenAI团队的接洽科学家，专注于模子数据、模子架构和考试着力优化。
他2019年毕业于政事大学（base台北），后赢得清华大学CS博士学位（时期接洽大模子预考试）。
更早之前，他还在微软云诡计部门有过一段实习履历。
Ze Wang，昨年5月加入AMD GenAI团队的应用接洽科学家。
他2017年本科毕业于北航电气与电子工程专科，后分离于好意思国杜克大学和普渡大学读了电子与诡计机工程PhD。
更早之前，还在Facebook AI和微软实习过。
Ximeng Sun，昨年6月加入AMD的应用科学家。
她2018年毕业于密歇根大学拉克哈姆接洽生院的诡计机专科，后于波士顿大学取得CS博士学位。
加入AMD之前，她前后在IBM、谷歌和Meta进行了实习。
Jialian Wu (吴嘉濂)，昨年4月加入AMD GenAI团队的接洽科学家。
他在2019年本硕毕业于天津大学电子工程专科，后于纽约州立大学布法罗分校读完CS博士。
加入AMD之前，他只在高通有过一段全职履历。更早之前则在亚马逊和微软实习过。
Xiaodong Yu（于晓栋），昨年8月加入AMD GenAI团队的接洽科学家，专注于常识检索/诚笃度、长文智力路、数学推理以及LLM/VLM考试等。
他2015年毕业于上海交大电子与电气工程专科，后赴好意思国伊利诺伊大学香槟分校和宾大攻读硕博。
念书时期，他也在亚马逊、微软等机构实习过。
Jiang Liu，昨年4月加入AMD GenAI团队的接洽员，标的为开发通用AI模子。
他2019年本科毕业于清华大学自动化专科，同期也在五说念口金融学院学习，后于约翰斯·霍普金斯大学读完电子与诡计机专科博士。
加入AMD之前，他在AWS和微软进行了大讲话模子方面的实习。
Zicheng Liu，昨年年头入职AMD担任高等工程总监，接洽兴味为视觉讲话学习、3D东说念主体和手部重建、动态卷积和东说念主类行动识别。
在这之前，他在微软责任了27年，主要负责照管诡计机视觉科学组。
他也曾多个海外会议的手艺委员会成员，况兼是《视觉传达与图像暗示》杂志主编等。
Emad Barsoum，负责AMD生成式AI方面的副总裁，加入AMD 1年多。
曾在微软担任团队工程司理/架构师，共同参与创建了ONNX轨范。这是一个洞开神经收集时势交换筹议，在2017年由微软和Facebook共同发起，它使得数据科学家和开发者不错将不同的深度神经收集框架开发的模子，径直部署到上亿的Windows开发中。
加入AMD之前，他也在芯片制造公司Cerebras负责一样AI团队，主如果考试大讲话模子和视觉模子。
— 完 —
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