麻省理工学院研究人员开发了名为SciAgents的框架，利用知识图谱和AI代理，通过人机协作自动生成和评估研究假设。该系统模拟科学家团队的发现过程，已有效提出新颖的生物材料研究假设，未来将扩展至更多领域。
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在化学领域自动发现新研究假设的能力。通过构建包含51篇2024年化学论文的基准，研究表明LLMs能够高效重新发现与真实假设相似的新假设，具有重要的科学创新意义。
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