ScienceBoard多模态智能体评测环境发布,香港大学团队构建首个自动化科研任务评估基准

2025-09-28 12:38:01 5815次浏览

  

本文第一作者孙秋实现为香港大学计算与数据科学学院博士生,此前于新加坡国立大学数据科学系获得硕士学位。其研究聚焦于计算机使用智能体(Computer-using agents)和代码智能(Code intelligence)领域,并在ACL、EMNLP、ICLR、COLM等自然语言处理与机器学习顶级会议上发表多篇论文。由孙秋实带领的OS-Copilot团队此前已相继发布OS-Atlas、OS-Genesis和SeeClick等系列计算机智能体研究成果,这些成果在学术界与产业界均获得广泛应用。

当前,辅助科学研究的大模型智能体正经历着深刻变革。过去数年间,随着大语言模型(LLMs)和视觉语言模型(V LMs)的快速发展,人工智能在自然语言处理、编程、图像理解等领域展现出强大潜力。而在推动人类知识进步的科学研究领域,基于这些先进模型的智能体正逐渐演变为科研工作流程中  的"新型合作伙伴"。

早期阶段,AI在科研中主要扮演"分析工具"的角色,负责数据处理、文献撰写和图表生成等工作。但随着计 算机使用智能体(Computer-Using Agents,简称CUA)的出现, 这一角色正在发生根本性转变。相较于传统语言模型助手,这类智能体能够像人类研究者一样操作计算机,通过图形界面点击、拖拽、输入命令或编写程序来完成计算任务,实现对科研软件的自动化控制。这意味着它们已从单纯的问答工具进化为具备"执行能力"的AI合作者。

从语言理解到科研执行的新挑战

在复杂的科研场景中,软件工具的多样性、任务流程的长周期性以及跨模态信息的交错性,使得"用AI完成完整科研任务"远比解答单一科学问题更具挑战性。例如,蛋白质结构模拟需要调用生物建模软件,天体轨迹观测需熟练操作天文模拟器,甚至还需要自动将结果整理至LaTeX文档。实现这些功能要求智能体具备:

  • 软件操作能力:掌握图形界面(GUI)与命令行(CLI)控制复杂科学工具
  • 领域理解能力:理解任务背后的科学概念与背景知识
  • 跨模态感知与规划:在图形界面、终端指令和科学数据间进行有效推理

然而,现有智能体系统在网页浏览、电商操作等通用任务上虽取得进展,但在科学领域仍处于起步阶段。这一现状很大程度上源于缺乏真实、系统化的科研环境与评估基准,阻碍了智能体从"理论认知"向"实践执行"的跨越。

科研任务评估的空白现状

尽管研究社区已提出WebArena、OSWorld等CUA智能体评测体系,但这些工作主要聚焦日常场景和通用软件,其复杂度远未达到真实科研需求。而以ScienceQA和SciCode为代表的科学评测任务,仍停留在问答和静态代码编写层面。真实的科学探索过程往往涉及非标准I/O流、复杂界面逻辑、多步骤配置等挑战,这对智能体提出了全新要求。因此,亟需建立:1)支持智能体自主探索的可靠环境;2)多模态多领域的评估基准,以准确衡量科学任务自动化的实现程度。

基于此背景,研究团队提出了ScienceBoard——首个面向科学任务、支持真实交互与自动评估的多模态智能体评测环境,旨在从根本上推动"自动化科研工作流AI"的研究进展。

ScienceBoard基础设施

ScienceBoard基于Ubuntu虚拟机构建,集成了多个开源科研软件,并对其进行系统性重构,确保每个任务均可通过CLI/GUI双通道交互。该系统具备以下特征:

  • 多领域软件集成:默认包含生物化学、天文模拟等6个科学领域的软件
  • 双模态操作接口:支持GUI和CLI控制,兼容屏幕截图、可访问性树等多模态输入
  • 自动初始化机制:配备初始化脚本和配置文件,确保实验可复现性
  • 智能评估体系:采用数值匹配、状态对比等方式实现执行级评估

科研任务评估体系

ScienceBoard构建了包含169个真实科研任务的评测集,涵盖6个科学领域,任务类型包括:

  •  基础软件与环境配置
  • 科学模拟与计算
  • 数据可视化
  • 科研文档整合
  • 跨软件复合工作流

任务按难度分为四个层级,从简单的单步操作到需要长程规划的复杂任务,全面评估智能体的科研能力。

实验结果与展望

评估显示,当前最先进的商业模型在科研任务中的平均成功率仅约15%,开源模型表现更不稳定。研究发现,许多失败案例并非源于知识欠缺,而是执行策略不当。模块化设计实验表明,将规划与执行解耦可显著提升任务完成率。

未来研究方向包括:深化智能体对科学知识的理解,构建专业化"科研AI团队"系统,以及推动实验室层面的智能化探索。ScienceBoard作为首个科学探索任务评测框架,为全自动化AI科学家的研究奠定了重要基础。

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- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

捏雷视频 并非一项单一的工作,而是需要结合多种策略,利用seo、社交媒体、sem、内容营销、合作推广等手段,综合提升网站的流量和转化率。根据不同的目标和资源,可以选择最适合自己的推广策略,并不断优化调整。

通过合理的推广策略,不仅能够增加网站的流量,还能提升品牌的知名度和用户的忠诚度,最终实现商业目标。希望本文为您的捏雷视频 之路提供一些参考和帮助,助力您在数字营销的浪潮中脱颖而出。