Microsoft以CLIO自适应循环支持科学发现

Microsoft Discovery Engine with CLIO围绕假设、实验与修订构建适应性科学研究循环。系统让独立推理路径探索问题、交换发现，将较强轨迹收敛为有证据的结果，并可决定继续探索、改变策略、切换模型或邀请领域专家介入。文章报告其在Agent’s Last Exam健康医学、物理科学和生命科学三个领域的得分，另称该方法已支持一种新有机液流电池的发现工作。芯片设计、制造配方和实验室自动化等更广泛方向仍包含未来潜力，不全部写成已部署案例。该实践的参考重点是如何组织持续研究与保留专家评价，而非以基准排名代替科学有效性。