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今天的主题是：AgentRxiv: Towards Collaborative Autonomous Research

Summary

本研究介绍了AgentRxiv，这是一个创新框架，旨在促进大型语言模型（LLM）代理之间在科研方面的协作与共享。作者们通过让代理访问共享预印本服务器上的先前研究，证明了AgentRxiv能够显著提高性能，例如在MATH-500基准测试中取得了11.4%的相对改进。该框架不仅使代理能够在其自身工作的基础上进行迭代改进，而且通过并行运行多个实验室进一步加速了发现过程。尽管存在计算成本增加和幻觉等挑战，但AgentRxiv通过促进知识共享和累计进步，为自动科学研究的未来发展提供了有力的证据。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18102