編輯｜冷貓

在春節(jié)來臨之際，又一支神秘的華人創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，在悄悄的搞大事！

就在剛剛，機器之心發(fā)現(xiàn)了一條來自創(chuàng)業(yè)公司 Analemma 的首條推文，宣布了一個在過年期間，令人不可思議的直播活動：

Analemma 在推文中聲稱，他們將面向全球公開直播部署端到端 AI 研究系統(tǒng) FARS

他們的目標(biāo)，是在直播中全自動完成 100 篇論文。直播預(yù)期將持續(xù)一個月，系統(tǒng)將持續(xù)自動運行直到生產(chǎn)完成論文輸出目標(biāo)后結(jié)束。

在新年之際，Analemma 將徹底揭秘完全由 AI 領(lǐng)銜的科研全流程。史無前例，別開生面的超長直播，開創(chuàng)了 AI 研究系統(tǒng)執(zhí)行全公開的先河。

不過，Analemma 團(tuán)隊坦言，這也是他們第一次大規(guī)模的公開實驗。至于這一個月里，F(xiàn)ARS 系統(tǒng)究竟是能夠讓大家驚喜地成功探索到全新的科研成果，還是或多或少出現(xiàn)大家喜聞樂見的翻車狀況，一切都還是未知數(shù)。

FARS 大規(guī)模自動科研系統(tǒng)直播畫面

• 直播地址：https://analemma.ai/fars/

或許，這將成為春節(jié)期間 AI 領(lǐng)域最有懸念的節(jié)目。

FARS：AI 自進(jìn)化的科研系統(tǒng)

都說 AI 已經(jīng)能夠獨立完成科研工作了，能夠輔助人類，甚至自主進(jìn)行探索的 AI4S 智能體可以說是層出不窮。一些智能體已經(jīng)可以獨立解決數(shù)學(xué)界的 Erdos 難題，就連陶哲軒都已在使用智能體進(jìn)行自動化研究。

但是，哪怕已經(jīng)近在咫尺，使用 AI 來進(jìn)行 AI 研究的智能體和相關(guān)工作仍是鳳毛麟角。在 AI4S 已經(jīng)相對成熟的當(dāng)下，AI4AI 最具代表性的工作是去年 DeepMind 推出的 AlphaEvolve ，使用大模型自動優(yōu)化 AI 算法。

而基礎(chǔ)的 AI 領(lǐng)域科研，仍然處于一個比較早期的階段。比較前沿的工作是來自 Sakana AI 的 AI Scientist v2，已經(jīng)探索了 AI 自動化科研的可能性，并且生成了第一篇完全由人工智能撰寫并通過同行評審的研討會論文。不過，這些工作并沒有大規(guī)模公開地進(jìn)行部署，并且在部分情況下無法離開人工干預(yù)。

構(gòu)建一個怎樣的系統(tǒng)，才能讓 AI 自我迭代的飛輪真正轉(zhuǎn)起來？

第一性原理

FARS (Fully Automated Research System) 是一個無人類干預(yù)、純 AI 驅(qū)動的端到端研究系統(tǒng)，能夠自動化地完成文獻(xiàn)調(diào)研、假設(shè)生成、代碼編寫、實驗執(zhí)行、論文寫作等科研全流程，在 AI4AI 領(lǐng)域是一個重要的里程碑。

• 博客鏈接：https://analemma.ai/blog/introducing-fars/

人類是有極限的。尤其是在科研領(lǐng)域，門檻高，人才少，「反復(fù)造輪子」，「報喜不報憂」等等現(xiàn)象都讓研究成本飆升。

FARS 團(tuán)隊認(rèn)為，這些問題是由以人為中心的研究系統(tǒng)的固有特性帶來的。他們認(rèn)為，研究系統(tǒng)的第一性原理，就是高效、可靠地拓展知識邊界。或許，這正是 AI 研究系統(tǒng)超越人類的強項。

一個理想的研究系統(tǒng)的輸出應(yīng)該是一系列研究成果的集合，其中每個研究成果都包含兩部分：一個清晰的假設(shè)以及對該假設(shè)可靠的驗證結(jié)果。無論驗證結(jié)果如何，只要假設(shè)是有價值的，那么其驗證結(jié)果就構(gòu)成了有意義的知識并值得被發(fā)表。

因此，他們將 FARS 設(shè)計成輸出短文形式的論文。其中每篇論文聚焦于單一的、邊界明確的貢獻(xiàn)，并報告負(fù)面結(jié)果，以此構(gòu)成最小可組合的知識單元。

技術(shù)方案

做科研從來不是一件容易的事情。靈感，計劃，實驗，論文撰寫，每一步都必不可少。

為此，F(xiàn)ARS 針對科研過程的每一個步驟都打造了對應(yīng)的智能體，由 Ideation、Planning、Experiment、Writing 四個智能體模塊構(gòu)成。從科研的本質(zhì)出發(fā)打造了完整的多智能體系統(tǒng)。

這四個智能體由一個共享文件系統(tǒng)串聯(lián)在一起。文件系統(tǒng)同時承擔(dān)了工作空間和持久記憶功能。

FARS 方法架構(gòu)示意圖

在所有環(huán)節(jié)中，靈感始終是科研最稀缺、也最難被復(fù)制的部分。一個好的研究方向，往往決定了一半以上的成功概率。

研究從 Ideation 智能體開始，根據(jù)預(yù)設(shè)研究方向進(jìn)行自動不間斷地文獻(xiàn)調(diào)研和假設(shè)生成，每個假設(shè)在被生成且通過自動化評估后交由后續(xù)智能體依次處理，最終生成一篇完整的學(xué)術(shù)論文，科研流程第一次真正形成了閉環(huán)。

劇透警告！

根據(jù)相關(guān)資料和官方博客信息匯總，我們得以獲知，在這次直播部署中，F(xiàn)ARS 的建議研究方向包括但不限于：來自可驗證獎勵的強化學(xué)習(xí)；前沿大語言模型的自動化評測；超越 Transformer 的模型架構(gòu)創(chuàng)新；擴散語言模型；世界模型等等共九大研究方向

聽說，為了讓智能體系統(tǒng)全身心投入科研，順利地完成輸出 100 篇研究論文的高難度的挑戰(zhàn)，Analemma 為 FARS 系統(tǒng)準(zhǔn)備了一個比肩頂級 AI 實驗室的算力和工具基礎(chǔ)設(shè)施配置。

團(tuán)隊一次性投入了一個包含 160 張 GPU 的集群，并且包裝成了訓(xùn)練和推理工具來供智能體調(diào)用。同時，團(tuán)隊也為 FARS 提供了統(tǒng)一的調(diào)用端口，使得 FARS 能夠調(diào)用幾乎所有閉源和開源模型。

最后，F(xiàn)ARS 的實驗過程將通過其自己的 Github 賬號實時提交，實時跟進(jìn)科研進(jìn)程，確保每一篇論文都可被復(fù)現(xiàn)。

• Github 鏈接：https://github.com/fars-analemma

最前沿的 AI 研究方向，大量的算力支持，近乎無限的工具，讓 AI 自己突破 AI 領(lǐng)域的研究，這一切都讓人無比期待。

揭秘日行跡：孫天祥的年輕團(tuán)隊

介紹了這么多，我們明顯能感受到 Analemma 團(tuán)隊對于科研與學(xué)術(shù)的熱情，以及團(tuán)隊對于 AI 學(xué)術(shù)領(lǐng)域前瞻性的思維。

他們認(rèn)為，像 FARS 這樣的系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)被大規(guī)模公開部署，其生產(chǎn)的研究成果應(yīng)在學(xué)術(shù)社區(qū)中進(jìn)行廣泛傳播和評估。

實話說，我們十分好奇這個學(xué)術(shù)背景濃厚，一出場就能放大招的初創(chuàng)公司，到底是何方神圣。于是，我們對 Analemma 做了一些調(diào)研。

Analemma，中文名為日行跡。創(chuàng)始人兼 CEO 正是曾主導(dǎo) MOSS 大模型研發(fā)的孫天祥博士。

孫天祥 X 主頁

相信大家對孫天祥并不十分陌生。他于 ICML、ICLR、ACL、EMNLP、NAACL 等國際頂級會議發(fā)表論文 20 余篇，被引用 5000 余次，曾獲世界人工智能大會云帆獎、字節(jié)跳動獎學(xué)金、復(fù)旦大學(xué)學(xué)術(shù)之星等榮譽，曾于 Musical.ly 創(chuàng)始人陽陸育創(chuàng)辦的初創(chuàng)公司 Zulution AI 擔(dān)任合伙人，現(xiàn)于上海創(chuàng)智學(xué)院擔(dān)任助理教授。

孫天祥 領(lǐng)英簡介

更加讓人驚訝的是，這一團(tuán)隊居然如此年輕。據(jù) Google Scholar 搜索結(jié)果顯示，日行跡研究團(tuán)隊成員平均年齡不足 30 歲，其中多人為 MOSS 和 InternLM 大模型的核心貢獻(xiàn)者。

據(jù)公開信息顯示，上海日行跡智能科技有限公司已低調(diào)完成由高榕創(chuàng)投、紅杉中國、光源資本、奇績創(chuàng)壇、美團(tuán)龍珠、嘉程資本、上海未來產(chǎn)業(yè)基金等參與的天使輪融資，融資額數(shù)千萬美元

對于公司首個亮相的 AI 研究系統(tǒng) FARS，日行跡團(tuán)隊雖然保有對首次公開直播大規(guī)模部署的未知結(jié)果的忐忑，但也難掩著對 FARS 系統(tǒng)光明未來的期望。團(tuán)隊預(yù)測，FARS 的引用量將在 2026 年底超過它的所有創(chuàng)造者

相信這次直播項目之后，我們就能看到 AI4AI 科研系統(tǒng)，在現(xiàn)有資源下的能力上限。

或許，AI4AI 科研唯一的缺陷，就是無法執(zhí)行需要人類參與的實驗了。如果真的能讓 AI 「租個人」來做實驗，世界又會變成什么樣子呢？