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https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0
https://www.nature.com/articles/d41586-023-03790-0
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06734-w
https://www.nature.com/articles/s41578-023-00588-4
https://arxiv.org/abs/2307.03719
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《Nature》是世界上历史悠久的、最有名望的科学杂志之一，首版于1869年11月4日。与当今大多数科学论文杂志专一于一个特殊的领域不同，其是少数依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的杂志（其它类似的杂志有《科学》和《美国科学院学报》等）。在许多科学研究领域中，很多最重要、最前沿的研究结果都是以短讯的形式发表在《自然》上。
最近，来自卡内基梅隆大学和Emerald Cloud Lab的研究团队在权威期刊Nature上发表了一项关于“AI实验室伙伴”——Coscientist的研究。Coscientist是第一个结合大语言模型(GPT-4)与实验自动化工具的AI系统。它能够通过网络和文档搜索获取信息，设计并执行真实世界的化学实验。
研究团队安排Coscientist参与6项不同难度的实验任务。其中最重要的是成功复制了2010年诺贝尔化学奖得主在钯催化偶联反应方面的伟大贡献。Coscientist在实验设计和执行过程中展示出高水平的自主性。它能独立搜索各类知识资源，编写代码控制仪器，识别和纠正错误。在少量指导下完成大部分工作流程。
这项研究验证了Coscientist作为一个“AI实验室伙伴”的巨大潜力。它可以加速科研进程，减轻研究人员的工作负担。相比单独使用语言模型或自动化工具,Coscientist体现了一个整体才能实现的效果。
据论文描述，经过一系列实验,Coscientist表现出很好的学习能力和问题解决能力：
第一个实验是操作液体处理机完成简单涂色任务，测试其基础操作能力。
第二个实验要识别不同颜色液体板,Coscientist通过分光光度计分析来完成，显示出利用实验数据解决问题的能力。
最终实验要执行Suzuki和Sonogashira反应,Coscientist主动查询文献，在4分钟内设计出实验方案。但在执行时代码出错，它自己找到解决办法，纠正错误，完成实验。
整个过程中,Coscientist主要依靠网络搜索和自主学习来解决问题。对于一些需要指导的步骤如不同颜色如何吸收光，研究人员会给予适当提示，但大多数工作它自己完成。
实验表明，通过与不同模块如网络搜索、文献查询、代码执行等的交互,Coscientist得到需要的知识，可以自主规划和完成实验，解决一些较复杂的科学问题。它的学习和问题解决能力得到很好的验证。研究团队将继续优化Coscientist,以期它可以在更多科学领域提供帮助。该技术有望重塑科研的未来。
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