这不仅是一个知识点，而且这一次我们正在研究。 AI系统称为毕业机器，花了17个小时零114美元，发现288个人进行了实验，并撰写了30页的学术文件。通过选择手稿的主题，这也是一个快速的！ ？让我们看一下这个AI写的内容。科学研究的AI学论：从灵感的时刻到发表文章的能力，AI可以进行科学研究，例如人类。本文属于认知心理学领域，专注于与人类视觉认知有关的研究取向。它是基于人类科学研究的常规，并非没有意义。首先，我们提出了基于认知心理理论的研究问题，例如“如果视觉工作记忆与心理旋转能力之间存在关系”和“心理图像的清晰度会影响视觉认知任务的性能”（视觉上国王内存是指维护和处理视觉信息的能力，从而实现从归属信息中存储和提取信息的过程）。然后，我们设计了一个实验设计，考虑到样本量计算和控制变量，以及对受试者受试者心理图像的心理图像的清晰度（对象）也使用VVIQ2量表来测量。调整了非典型和统计模型。确认结果时，您还可以在PubMed和语义学者以及“方法”，“结果”和“讨论”部分中引用40个真实文档。您如何有效地进行？如果您有一个具有多种特征的AI团队，请查看此AI系统的架构。他们独立的科学研究能力包括协作的技术设计 +人类认知机制 +动态知识互动模拟您可以从“ Yoong”获得。在joi中NT体系结构，教师是中央控制模块，领导了一般情况。其他AI助手模块专注于分散的任务，例如获取文献，数据分析和实验设计。支持与人类类似的认知机制作用的基本能力就像“洋葱环”。最大的核心是知识素养的知识，它使您可以准确捕获大型学术数据库的知识。其次，许多特定研究的一般逻辑的抽象精炼能力可以总结。并且将检查元认知反射的能力。例如，执行数据分析后，询问该方法是否适当，以及结论的逻辑和假设是否软。接下来，有一个任务拆卸能力。这将在小规模和可行的任务中分解了大型科学研究项目，例如文献评论，实验设计和写作文档其他链接。它还具有无需手动干预而无需手动干预的独立迭代的能力，AI反复修改文档草案并净化封锁代码，直到填充为止。最外层是多个代理之间协作的特征，它使它们具有不同功能的AI的to骨组成一个团队，从而使系统可以搜索文档，实验设计和数据分析。此外，还有一个实时内存库D-rag。这使您可以在记录先前的研究时验证最后的文献。新的和古老的知识可以交互融合。在这种结构中，在17小时内写30页纸被认为是手工。速度非常快，不便较低。这不是完美的，但不是完美的。优势是明显的，但是由于效率比人团队的效率快10倍以上，因此数据分析非常严格，拒绝统计显着性陷阱（即使p 0.05太小，也表明“结果实际上是限制的”）。这是第一个发现。在表中有一个轴单元，它结合了“间串 – 检验值”和“刺激呈现间隔”。尽管AI只能描述为在研究中非常出色，但完全取代人类研究人员的理论深度和创新思想似乎几乎有趣。研究地址：https：//arxiv.org/abs/2508.13421
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