SciMaster: Towards General-Purpose Scientific AI Agents

SciMaster: На пути к универсальным научным AI-агентам В данном документе представлена SciMaster, серия исследований, направленных на разработку универсальных научных AI-агентов. В Части I заложена базовая архитектура для этих агентов с помощью X-Master. X-Master - это агент рассуждений, дополненный инструментами, предназначенный для эмуляции работы ученых-исследователей посредством взаимодействия с внешними инструментами. Он использует код как язык взаимодействия, применяя библиотеки Python и специализированные инструменты. Система масштабируется посредством X-Masters, рабочего процесса, который расширяет охват и углубляет рассуждения. X-Masters достигает нового рекордного результата в 32.1% на экзамене Humanity’s Last Exam (HLE), превосходя предыдущие показатели. Это исследование направлено на более глубокое понимание решения сложных задач и на информирование о будущей разработке AI-агентов. Архитектура агента X-Masters разработана в Школе искусственного интеллекта Шанхайского транспортного университета. #AIагенты #НаучныйAI #XMaster #HumanitysLastExam #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #ГлубокоеОбучение документ - http://arxiv.org/pdf/2507.05241v1 подписаться - https://t.me/arxivdotorg отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM