ScienceBoard上线:首个支持真实交互的多模态智能体科研评测环境,香港大学团队构建169项科学任务基准推动AI自动化研究

2025-09-29 02:12:35 4654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取得硕士学位。其研究聚焦于计算机使用智能体(Computer-using agents)与代码智能(Code intelligence)领域,相关成果已发表于ACL、EMNLP、ICLR、COLM等 自然语言处理与机器学习顶级会议。由该团队开发的OS-Copilot系列智能体(包括OS-Atlas、OS-Genesis和SeeClick等)已在学术界与产业界获得 广泛应用。

当前,辅助科学研究的大模型智能体正经历重要变革。

研究背景与动机

近年来,随着大语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)的迅猛发展,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能力。在推动人类知识进步的科学研究领域,基于这些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AI在科研中主要扮演"分析器"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, 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。这意味着它们不再仅是被动应答,而是具备主动执行能力的AI协作者。

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,还需自动将结果整理为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,当前多模态智能体系统在网页浏览、电商、编程等通用任务上虽取得进展,但在科学领域仍处于起步阶段。关键原因在于缺乏真实、系统化的科研环境与评估基准,阻碍了智能体从"理论理解"向"实践执行"的跨越。

科研任务评估的双重缺失

尽管学界已提出WebArena、OSWorld等CUA智能体评测体系,但这些工作多聚焦日常场景和通用软件,其复杂度远未达到真实科研要求。而ScienceQA和SciCode等科学评测任务仍局限于问答和静态代码编写。实际科研中,软件工具往往具有非标准I/O流、复杂界面逻辑、多步配置等特点, 这对智能体提出了全新挑战。因此亟需:(1)支持自主探索的真实环境(2)多模态多领域的评估基准,以衡量科学任务自动化的实现程度。

基于此,研究团队提出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,旨在推动"自动化科研工作流AI"的实质性进展。

ScienceBoard基础设施

该平台基于Ubuntu虚拟机构建,系统集成了多领域开源科研软件,并通过重构确保每个任务均可通过CLI/GUI双通道交互,主要特点包括:

  • 多领域软件集成:默认包含生物化学、天文模拟、地理信息系统等6个科学领域的软件
  • 双模态操作接口:支持GUI/CLI控制,提供屏幕截图、可访问性树等多模态输入
  • 自动初始化机制:配备初始化脚本与配置文件确保实验可复现
  • 智能评估系统:开发可扩展的任务评估函数,支持数值匹配、状态对比等执行级评估

标准化动作空间

为实现跨任务统一交互,ScienceBoard在现有CUA框架基础上扩展定义了通用动作空间:

  • GUI操作:如坐标点击、滚轮滑动、文本输入等模拟人类操作
  • CLI命令执行:终端指令输入与反馈获取
  • 特殊功能调用:包括API访问、任务作答、流程控制等

该设计使不同智能体都能通过结构化API实现"跨软件、跨模态"的通用执行能力。

评测体系与实验结果

ScienceBoard构建了包含169个真实科研任务的评估基准,覆盖6个科学领域,任务难度分为:

  • 基础级(54%):单步配置、简单计算等
  • 中级(28%):多步指令、跨模态状态跟踪
  • 高级(17%):长程规划、精细GUI操作等
  • 开放问题:当前技术尚未解决的挑战性任务

评估结果显示:

  • 商业模型(GPT-4o、Claude 3.5)平均成功率仅15%
  • 开源模型(InternVL3、Qwen2.5-VL)在特定任务表现突出但稳定性不足
  • 专用GUI模型在长任务、跨模态任务上存在明显局限

深入分析发现,许多失败源于执行策略不当而非知识欠缺。实验采用"规划-执行"解耦策略后,任务成功率显著提升,特别是在界面复杂的科研软件操作中。

未来展望

研究表明,当前智能体的瓶颈在于领域知识与通用能力的割裂。未来发展方向包括:

  • 深化科学理解:利用手册教程进行任务相关学习
  • 模块化系统设计:构建由规划模型、执行模型、领域专家组成的"科研AI团队"
  • 实验室智能化:从虚拟助手到物理实验机器人的系统整合

作为首个科学探索导向的多模态智能体评测框架,ScienceBoard不仅提供了可复现的评估基准,更为实现全自动化AI科学家目标奠定了重要基础。

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☎营销(sem)——精准流量的快速获取

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内容营销——通过高质量内容吸引用户

内容营销是一种通过提供有价值的内容,吸引潜在用户、培养用户忠诚度,并最终实现转化的推广手段。相比于传统的广告投放,内容营销更加注重用户体验和品牌价值的传递。

关键步骤:

- 了解目标受众:深入了解目标受众的需求和兴趣,根据他们的痛点创作相关内容。

- 多渠道内容分发:通过博客、行业网站、社交媒体等渠道发布内容,提高内容的曝光度和传播力。

- 持续更新和优化:定期更新内容,保持内容的新鲜感,确保用户在访问网站时能够获得持续的价值。

内容营销的优势在于能够通过长期积累建立品牌的权威性,增加用户的信任度,并为网站带来持续的流量。

合作推广与联盟营销——借力他人流量

如果你希望快速提升网站的流量,不妨考虑通过合作推广或联盟营销来借力打力。与其他相关领域的站点或企业合作,通过交换友情链接、联合营销等方式,互相引流,共享资源。

关键步骤:

- 选择合适的合作伙伴:选择与你的行业相关,且受众群体重叠的站点进行合作。

- 明确合作方式:可以通过友情链接交换、共同举办线上活动、互相推广等方式实现合作。

设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

合作推广的优势在于低成本高效率,通过与他人合作,能够在短时间内借用对方的流量,迅速扩大网站的曝光度。

网络广告与其他付费推广方式

除了sem之外,视频一级性还可以通过display广告(展示广告)、视频广告、原生广告等形式进行。在流量较大的🐮上投放广告,可以带来精准流量,并快速提升网站曝光度。

关键步骤:

选择❎:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 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。

- 监测与优化:持续跟踪广告效果,分析数据,优化广告投放策略。

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:

视频一级性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。希望本文为您的视频一级性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。