使用评分标准奖励训练AI共同科学家

这篇论文解决了训练AI生成有效研究计划的挑战。它利用大量现有研究论文来创建一种可扩展的训练方法。核心创新在于使用自动提取的评分标准进行自我评分，在强化学习框架内，避免了大量的人工监督。通过人类专家验证和跨领域泛化测试，证明了该方法的有效性。

• •提出了一种训练AI共同科学家生成研究计划的新方法。
• •采用使用从研究论文中自动提取的评分标准的自我评分机制。
• •通过强化学习，证明了相对于初始模型的显著改进。
• •通过人类专家验证和跨领域泛化实现了强大的性能。
• •提供了一种可扩展且自动化的训练方法，用于改进AI共同科学家。