SAGA: 用自演化目标函数加速科学发现
双层架构自动演化优化目标,横跨抗生素、纳米抗体、DNA、材料、化工五领域的科学发现agent
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GRPO:砍掉 Critic 的 PPO 改进版
GRPO(Group Relative Policy Optimization)的原理:如何用组内相对比较替代价值网络,降低 LLM 对齐训练的显存开销
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6 分钟
PPO:从策略梯度到 RLHF 的核心优化器
PPO(Proximal Policy Optimization)的完整推导、Clip 机制的直观理解,以及在 RLHF 中的应用
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11 分钟
扩散模型做晶体生成:从随机噪声到有序晶格
扩散模型生成晶体的原理:前向加噪、反向去噪、分数匹配。关键挑战在于周期性和对称性约束。
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GNN 做晶体性质预测:从 CIF 到物理量的端到端图学习
GNN 预测晶体性质的四步流程:图构造、消息传递、读出、预测头。附核心公式。
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MatMind: 材料界的基座模型,一个模型横跨性质预测和晶体生成
MatMind 基于 8B LLM,通过三阶段渐进式训练框架协同激活构效知识与物理反馈,在材料性质预测、晶体无条件/条件生成上均达到或超越专用模型水平。
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The AI Scientist-v2: Workshop-Level Automated Scientific Discovery via Agentic Tree Search
Sakana AI 的第二代自动科研系统——引入 Agentic Tree Search、去除模板依赖、VLM 审图,产出首篇通过同行评审的 AI 全自动论文
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The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery
Sakana AI 提出的首个端到端全自动科研流水线:Idea 生成 → 实验 → 写作 → 审稿,单篇成本 ~$15
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