论文
“对不起，我可以说句话吗……” CoLabScience，生物医学发现主动人工智能助手和 LLM-专家合作
"Excuse me, may I say something..." CoLabScience, A Proactive AI Assistant for Biomedical Discovery and LLM-Expert Collaborations
摘要
大语言模型 (LLM) 与科学工作流程的集成为加速生物医学发现提供了令人兴奋的机会。然而，LLM 的反应性质（仅在提示时响应）限制了其在需要远见和自主参与的协作环境中的有效性。在这项研究中，我们介绍了 CoLabScience，这是一种主动的 LLM 助手，旨在通过及时的上下文感知干预来增强人工智能系统和人类专家之间的生物医学协作。我们方法的核心是 PULI（积极无标签学习干预），这是一种新颖的框架，经过强化学习目标训练，通过利用团队的项目提案和长期和短期对话记忆，确定何时以及如何干预流式科学讨论。为了支持这项工作，我们引入了 BSDD（生物医学流对话数据集），这是模拟研究讨论对话的新基准，其干预点源自 PubMed 文章。实验结果表明，PULI 在干预精度和协作任务效用方面均显着优于现有基线，凸显了主动 LLM 作为智能科学助手的潜力。