CodeScientist是什么？

CodeScientist 是一個端到端的半自動化科學發現系統，主要研究如何通過自動化的方式進行科學發現，特別是通過代碼形式表達的科學實驗，目的是通過結合遺傳突變（使用 LLM-as-a-mutator 方法）對科學文章和代碼示例的組合進行變異，從而創造新穎的實驗想法。CodeScientist的目標是推動自主科學發現的邊界，幫助科學家識別科學知識的空白，并自動生成、測試和驗證新的實驗來填補這些空白。

通俗來講，就是科學家們平時要做很多實驗來探索未知的事情，但這個過程很費時間。CodeScientist 就像是一個智能助手，它能自動想出新的實驗點子，然后自己把實驗做出來，最后還能把結果整理成報告。同時它會讀很多科學文章和代碼，然后用一種聰明的方法（叫遺傳突變）來改變這些內容，創造出全新的實驗想法。這就像是給科學家們提供了很多新的思路，幫助他們找到以前沒發現的知識空白。

CodeScientist 功能特征

• 端到端自動化：CodeScientist 能夠自動完成從實驗設計到報告生成的全流程，包括生成實驗想法、創建實驗計劃、編寫和調試實驗代碼、運行實驗以及生成詳細的實驗報告。

• 模塊化設計：支持自定義代碼塊和領域特定的論文，使得系統可以輕松適應不同研究領域的需求。用戶可以根據自己的研究方向添加特定的代碼塊和論文，以生成更符合領域需求的實驗想法。

• 靈活的運行模式：支持人工參與和完全自動兩種模式。在人工參與模式下，人類可以輔助構建代碼示例，篩選實驗想法，并提供實現想法的簡短評論；在完全自動模式下，系統可以自主生成實驗想法并運行實驗。

• 豐富的數據集：項目提供了大量的實驗數據和報告，方便用戶進行分析和復現。

• 遺傳突變引擎：通過 LLM（大型語言模型）對現有科學文章和代碼進行變異，生成新的實驗想法，能夠探索更廣泛的實驗空間。

• 實驗構建與調試：自動創建實驗代碼，并在容器中運行和調試這些代碼，確保實驗的可執行性和可靠性。

CodeScientist 應用場景

自動化實驗設計：在數據科學和機器學習領域，自動生成和測試實驗假設，快速迭代和驗證不同的實驗方案，提高研究效率。

科學論文分析：基于現有論文生成新的研究想法和實驗設計，幫助研究人員從大量文獻中挖掘潛在的研究方向。

教育工具：作為教學工具，幫助學生理解科學實驗設計和執行過程，培養學生的科研思維和實驗能力。

多領域研究：適用于需要快速迭代和測試大量實驗的科學研究場景，尤其是在 ai 代理和虛擬環境領域。

CodeScientist 安裝使用

1. 安裝環境：

• 安裝 Python、Git 和 PyTorch 等基礎環境。

• Clone CodeScientist 的源碼：git clone https://github.com/allenai/codescientist.git。

• 安裝源碼所需依賴庫，通常可以通過 pip install -r requirements.txt 安裝。

2. 配置系統：

• 配置 API 密鑰：確保為 CodeScientist 提供的 API 密鑰具有硬性限制，并持續監控 API 密鑰的使用情況。

• 設置代碼塊和論文庫：根據研究需求，添加自定義的代碼塊和領域特定的論文。

3. 運行實驗：

• 選擇運行模式：可以選擇人工參與模式或完全自動模式。

• 啟動 CodeScientist：運行系統的主程序，開始實驗的生成和執行。

• 監控實驗進度：通過系統的監控工具查看實驗的運行狀態和結果。

4. 結果分析：

• 查看實驗報告：實驗完成后，系統會生成詳細的實驗報告，包括實驗結果和結論。

• 進行元分析：系統會重復每個實驗多次，以評估結果的可靠性。

Github項目：https://github.com/allenai/codescientist