自动化科学机器学习：前沿 Agent 能否攻克真实世界的科学难题？
英文标题：Automating ML for Science: Can Frontier Agents Climb Scientific Hills in the Wild?
本文探讨了将前沿编程 Agent 作为端到端自动化科研人员的可行性，并将科学机器学习（ML for Science）作为检验其核心能力的高难度试金石。研究指出，优化科学计算模型不仅需要常规的机器学习工程技巧，更依赖深厚的跨学科领域洞见，这构成了当前智能体面临的重大挑战。该项研究为评估大模型与 Agent 在真实自然科学建模任务中的实际研发能力提供了基准，对未来推动 AI for Science 及自主科研系统的演进具有重要参考价值。
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论文摘要
arXiv:2610.28763v1（发布类型：新提交）
摘要：前沿编程 Agent（Frontier coding agents）正日益被视为端到端的自动化科研人员，而科学机器学习（ML for Science）则对这一前景提出了极具挑战性的检验：改进一个科学模型往往需要超越常规机器学习工程范畴的深厚领域洞见。在本文中，我们提出了 Agen……
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