摘要:arXiv最新论文《Aster: Autonomous Scientific Discovery over 20x Faster Than Existing Methods》提出代理扩展与工具使用优化方法,在化学合成、材料发现等领域验证了其有效性。该研究创新性地将大规模语言模型与科学工作流引擎结合,通过强化学习优化实验设计循环,将自主科学发现速度提升至现有方法的20倍以上。
关键洞察:这一突破可能缩短新药研发周期50-70%,为生物医药、材料科学等行业带来万亿级价值创造。AI for Science正从辅助工具转向自主研究者,科学发现范式面临根本性变革。