本日、最新の AI サイエンティストである Kosmos を現在使用できるようになったことを発表します。 ユーザーは、Kosmos が 1 日で 6 か月分の作業を行うと推定しています。1回の実行で1,500の論文を読み取り、42,000行のコードを書き込むことができます。その調査結果の少なくとも79%は再現可能です。Kosmosは、神経科学から材料科学、臨床遺伝学に至るまで、学術ベータテスターと協力して、これまでに7つの発見を発表しました。これらの発見のうち3つは、未発表の発見を再現しました。4つは、科学文献への正味の検証済みの貢献です。AIが加速する科学がここにあります。 Kosmosにおける当社のコアイノベーションは、構造化され、継続的に更新される世界モデルの使用です。当社の技術レポートで説明されているように、Kosmosの世界モデルは、最も長いコンテキストの言語モデルのコンテキストに収まるよりも桁違いに多くの情報を処理できるため、Robinや他の以前のエージェントよりも多くの情報を合成し、より長い時間軸で首尾一貫した目標を追求することができます。この点で、Kosmosは、これまでにリリースされたどの分野でも最も計算集約型の言語エージェントであり、現在利用可能なAIサイエンティストの中で群を抜いて最も有能なAIサイエンティストであると考えています。永続的な世界モデルを使用すると、単一の Kosmos 軌道で、複数の重要な論理的飛躍を必要とする非常に複雑な出力を生成することもできます。Kosmosのすべてのシステムと同様に、透明性と検証可能性を念頭に置いて設計されており、Kosmosレポートのすべての結論は、当社のプラットフォームを通じて、特定のコード行や、そのインスピレーションとなった科学文献の特定の一節まで追跡できるため、Kosmosの調査結果は常に完全に監査可能であることが保証されます。 また、この機会を利用して、FutureHouseの新たな商業的スピンアウトであるEdison Scientificの立ち上げを発表し、当社の薬剤を商業化し、創薬やその他の科学研究の自動化に応用することに重点を置きます。エジソンはフューチャーハウスプラットフォームの管理を引き継ぎ、文学、分子、先例のエージェント(旧クロウ、フェニックス、フクロウ)とともにコスモスにアクセスできます。Edison は、カジュアル ユーザーや学者向けに無料利用枠の使用を引き続き提供すると同時に、それを必要とするユーザーにはより高いレート制限と追加機能も提供します。このスピンアウトの詳細については、以下のブログをご覧ください。 Kosmos を試す場合の重要な注意点がいくつかあります。まず、Kosmos は、他のエージェントを含め、これまで使用したことのある他の多くの AI ツールとは異なります。これはチャットボットというよりもディープリサーチツールに似ており、効果的にプロンプトを表示する方法を理解するには時間がかかるため、これに関するガイドラインを含めるようにしました(以下を参照)。現在、実行あたり 200 ドル (実行ごとに 200 クレジット、および 1 クレジットあたり 1 ドル) の費用がかかりますが、学者向けの無料利用枠も一部あります。これは大幅に割引されています。Founding Subscriptions に今すぐサインアップした人は、1 ドル/クレジットの価格を無期限に固定できますが、最終的にはおそらく価格が高くなるでしょう。繰り返しになりますが、これはチャットボットというよりはリサーチツールであり、必要に応じて価値の高いターゲットで実行するものです。 いくつかの注意点も正当化されます。まず、コスモスの調査結果の80%が再現可能であることがわかり、これは20%が再現可能ではないことも意味します。また、コスモスは確かに人間の労働数か月分に相当する成果を生み出しますが、統計的に有意だが科学的には無関係な発見を追いかけたりすることもよくあります。私たちは、Kosmosが取ることができるさまざまな研究手段をサンプリングするために、同じ目的でKosmosを複数回実行することがよくあります。UIなどにはまだ粗い部分がたくさんあり、取り組んでいます。最後に、6か月という数字は、AIエージェントが現在実行できるタスクの長さについて、METRなどの他のAIラボの推定よりもはるかに大きいことを認識しています。これに関する議論は、ブログ投稿で読むことができます。 アンジェラ・イウ(@benjamin0chang歳、@sidn137歳)、エドウィン・メルヴィル・グリーン、アルバート・ボウ、@arvissulovari歳、オズ・ワッシー、@jonmlaurent歳の@ludomitchと@michaelathinksが率いるチーム、心からおめでとうございます。このローンチのためにプラットフォームを再構築した@m_skarlinskiと彼のチーム、特にAndy Cai @notAndyCai、Richard Magness、Remo Storni、Tyler Nadolski @_tnadolski、Mayk Caldas @maykcaldas、Sam Cox @samcox822などに特に感謝します。 この研究は、学術協力者である@mathieubourdenx、@EricLandsness、@bdanubius、@physicistnevans、Tonio Buonassisi、@BGomes_1905、Shriya Reddy、@marthafoiani、@RandallBateman3の多大な貢献なしには不可能でした。 また、多くのサポーター、特に素晴らしい味方となってくれた@ericschmidtに感謝したいと思います。サポーターの皆さんについては、近日中にさらに詳しく説明します。