🔬 Команда Джеймса Цзоу из Стэнфордского университета создала Paper2Agent — систему, которая превращает код, методы и данные научных статей в инструменты для ИИ-помощника. В тесте удалось обработать 74 из 100 работ по вычислительной биологии: помощник с такими инструментами выполнял задания точнее и более чем вдвое быстрее, чем с исходными статьями и кодом.
Работа опубликована 16 сентября в Nature. Paper2Agent собирает связанный со статьёй код в инструменты для повторного использования, проверяет их результаты по эталонным и пишет пошаговые инструкции: какой инструмент выбрать и в каком порядке действовать. В испытаниях помощник запускал анализ из опубликованной работы и отвечал на вопросы о результатах. Преобразовать остальные 26 статей не удалось: среди препятствий были отсутствующие код или данные и программы, которые не запускались.
Система также умеет искать агентов по сходным темам, чтобы сообщать авторам о возможном сотрудничестве. По словам Цзоу, его команда уже создала свыше 100 таких агентов на основе собственных работ, и они помогли ему найти коллег для совместных исследований.
✅ Paper2Agent может упростить повторное использование чужих методов: ты получаешь проверенные инструменты и инструкции к ним. Но Питер Кларк из Института искусственного интеллекта Аллена в Сиэтле, не участвовавший в разработке, подчёркивает: система специализируется на методах и коде, а не на ответах на любые вопросы о статье. Для открытых вопросов, особенно о том, что авторы не включили в публикацию, он по-прежнему предпочёл бы обратиться к самим исследователям.
