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论文

SAIL：通过科学感知循环实现科学 Agentic 智能

SAIL: Scientific Agentic Intelligence via a Science-Aware Loop

SAIL Model Team, Boyuan Sun, Bryan Dai, Che Liu, Chi Liu, Derek Li, Hongming Piao, Mengzhuo Chen, Xidong Wang, Yan Shu, Yinda Chen, Ziyang Zeng
模型训练模型优化监督微调与指令调优合成数据蒸馏

摘要

我们引入 SAIL，这是一个开放模型，具有 35B 个总参数和 3B 个活动参数，用于文献研究、科学编码和多步骤研究工作流程。 SAIL 是通过科学意识改进循环开发的：基于前沿人工智能模型构建的代理分析其任务失败并构建解决潜在能力差距的训练任务。该诊断检查文献任务中的搜索和证据选择、编码中的科学假设和推理以及较长调查中的计划和修订。代理利用论文集和科学代码存储库，通过所需的环境和工具构建问题、交互轨迹和可执行任务。我们在多个开发周期中重复此循环，并通过监督微调、专家培训、多教师策略蒸馏和 agentic 强化学习来训练 SAIL。 SAIL 使用比领先的开放权重模型少得多的参数在科学研究任务中实现了具有竞争力的性能。