#AI科研

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推荐学习下微软搞的这个 R&D-Agent 框架， ，它是一个让 AI 能够自己做科研的系统——能提出问题、设计实验、验证结果、总结规律，整套科研流程都能自动化执行。 微软还基于这套框架，构建了一个用于量化投资研究的智能体 R&D-Agent(Q)，，并与开源量化平台 Qlib 结合，实现了自动化因子挖掘与策略优化。照这个趋势发展下去，未来的量化研究，恐怕真得交给 AI 来操盘了，😅 R&D-Agent 的整体架构分为两个阶段：研究阶段（Research Phase）和开发阶段（Development Phase）。研究阶段由四个部分组成：规划、探索路径结构、推理管线和记忆上下文，它们通过反馈机制持续循环，不断在假设、实验与分析之间往复，让系统在多轮探索中自动调整方向、积累知识、优化策略；开发阶段则承接研究成果，主要包括编码工作流与评估策略，前者把想法变成可执行代码，后者负责验证与对比结果，确保系统演化出的改进真实可靠。两个阶段形成首尾相接的闭环，让科研过程实现持续反馈与自我进化。 从本质上看，R&D-Agent 不是在“模拟科研”，而是在“系统化科研”。它让科学探索从线性的人力流程，转变为并行的智能网络。每一次假设的提出与验证，都会被记录下来，形成一份不断扩展的知识图谱，让科研活动变得可编排、可追踪、可积累。 相关论文：1）《R&D-Agent: An LLM-Agent Framework Towards Autonomous Data Science》， ；2）《Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform》，
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 87 条信息
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