Научные статьи превратили в ИИ-агентов, которые сами выполняют описанные в них исследования
Paper2Agent анализирует статью вместе с кодом и данными, проверяет их на воспроизведение исходных результатов, а затем позволяет применять опубликованные методы к новым данным.
Научную статью можно превратить из документа для чтения в инструмент, который способен выполнять описанные в ней вычислительные методы. Такую систему Paper2Agent разработали учёные: она превращает публикацию в интерактивного ИИ-агента, который отвечает на вопросы по исследованию, запускает методы и применяет их к новым данным. Для этого система анализирует саму статью, код, наборы данных, дополнительные материалы и описанные рабочие процессы, а затем создаёт на их основе инструменты для языковой модели.
Авторы отмечают, что сегодня использование вычислительного метода из научной статьи часто требует найти репозиторий с кодом, установить зависимости, настроить окружение, разобраться с входными и выходными данными и понять параметры конкретной программы. Paper2Agent автоматизирует эту часть работы. В основе системы лежит MCP (Model Context Protocol) — стандартный протокол для подключения ИИ-агентов к внешним инструментам и данным. Для каждой статьи система создаёт MCP-сервер с исполняемыми функциями, материалами публикации и инструкциями для многоэтапных научных процедур.
Читать далее на IXBT
#ИИ
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Paper2Agent анализирует статью вместе с кодом и данными, проверяет их на воспроизведение исходных результатов, а затем позволяет применять опубликованные методы к новым данным.
Научную статью можно превратить из документа для чтения в инструмент, который способен выполнять описанные в ней вычислительные методы. Такую систему Paper2Agent разработали учёные: она превращает публикацию в интерактивного ИИ-агента, который отвечает на вопросы по исследованию, запускает методы и применяет их к новым данным. Для этого система анализирует саму статью, код, наборы данных, дополнительные материалы и описанные рабочие процессы, а затем создаёт на их основе инструменты для языковой модели.
Авторы отмечают, что сегодня использование вычислительного метода из научной статьи часто требует найти репозиторий с кодом, установить зависимости, настроить окружение, разобраться с входными и выходными данными и понять параметры конкретной программы. Paper2Agent автоматизирует эту часть работы. В основе системы лежит MCP (Model Context Protocol) — стандартный протокол для подключения ИИ-агентов к внешним инструментам и данным. Для каждой статьи система создаёт MCP-сервер с исполняемыми функциями, материалами публикации и инструкциями для многоэтапных научных процедур.
Читать далее на IXBT
#ИИ
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)