utworzone przez Redakcja | paź 29, 2026
Naukowcy proponują framework określający, kiedy zadania badawcze można delegować do AI. Kluczowe są dwa kryteria: zachowanie ludzkiego rozumienia wyników oraz zachowanie ludzkiej kontroli nad kierunkiem badań.
utworzone przez Redakcja | paź 22, 2026
Naukowcy stworzyli testbed Agent4Sci, w którym agenty AI rywalizują w ulepszaniu najlepszych modeli naukowych ML w 20 dziedzinach. Claude Opus osiągnął średnio 10,4% względnej poprawy wyników, co sugeruje realny potencjał agentów jako autonomicznych...
utworzone przez Redakcja | lip 3, 2026
Naukowcy przedstawili Auto-FL-Research (AFR) – system oparty na agentach AI, który automatycznie przeszukuje i optymalizuje algorytmy federated learning, eliminując potrzebę ręcznego testowania wielu kombinacji hiperparametrów i reguł agregacji. Narzędzie ma...
utworzone przez Redakcja | kwi 27, 2026
Naukowcy proponują dwuwarstwowy system certyfikacji, który umożliwi ocenę pracy generowanej przez zautomatyzowane systemy AI w publikacjach akademickich. Framework oddziela ocenę jakości wiedzy od oceny wkładu człowieka.
utworzone przez Redakcja | kwi 24, 2026
Naukowcy представили otwartoźródłowy, modułowy system multi-agentowy wspierający przeprowadzanie badań akademickich. Narzędzie zmniejsza pracę człowieka przy przekształcaniu hipotezy w gotowy do publikacji artykuł naukowy z weryfikacją matematyczną i...
