AI 可以做研究，却还不太会从自己如何做研究中学习

一篇来自 PhAI Labs、香港中文大学、密歇根大学、新加坡国立大学、复旦大学、北京大学、斯坦福大学、MIT、牛津大学等机构的新论文，试图把这个缺口补上

论文名为《DiscoveryRSI: Recursively Learning to Discover Valuable Hypotheses》

DiscoveryRSI 构建的是一个受约束的研究闭环：保留假设如何演化、谁做出了什么贡献、执行中哪里失败，再把这些经过评估的研究历史转化为模型训练和工作流修订信号

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