DISCOVERYWORLD

A virtual environment for developing and evaluating automated scientific discovery agents.

LLM OrchestrationOpen Source AI & Machine LearningOpen Source

About

El descubrimiento científico automatizado promete acelerar el progreso en diversos dominios científicos. Sin embargo, desarrollar y evaluar la capacidad de un agente de IA para el razonamiento científico de extremo a extremo es un desafío, ya que realizar experimentos en el mundo real a menudo es prohibitivamente caro o inviable. En este trabajo, presentamos DISCOVERYWORLD, el primer entorno virtual para desarrollar y evaluar la capacidad de un agente para realizar ciclos completos de descubrimiento científico novedoso. DISCOVERYWORLD contiene una variedad de desafíos diferentes, cubriendo temas tan diversos como la datación por isótopos radiactivos, la ciencia de cohetes y la proteómica, para fomentar el desarrollo de habilidades generales de descubrimiento en lugar de soluciones específicas para tareas. DISCOVERYWORLD en sí es un entorno simulado, basado en texto y de bajo costo (con superposición visual 2D opcional). Incluye 120 tareas de desafío diferentes, abarcando ocho temas, cada uno con tres niveles de dificultad y varias variaciones paramétricas. Cada tarea requiere que un agente forme hipótesis, diseñe y ejecute experimentos, analice resultados y actúe en función de las conclusiones.

Open Source Health

Not enough history
Stars
220
Forks
23
License
Apache-2.0
Last commit
2 years ago
Python

Related Categories

¿Usas DISCOVERYWORLD?

Controla su coste junto al resto de tu stack y recibe un recordatorio antes de que se renueve.

Añadir a mi stack

Vendor

Allenai

Publisher of Dont Stop Pretraining, Objaverse Xl and Procthor

View vendor profile

More by Allenai