Gen-Verse/ScienceBuddy

해결하는 문제

ScienceBuddy는 과학 논문, 데이터, 그림을 분석하는 데 도움을 주는 인터랙티브 과학 에이전트입니다. 복잡한 과학적 탐구를 수행하는 어려움을 해결하기 위해, 연구자가 문헌을 검색하고 생물학적 서열을 검토하며 증거를 표로 정리할 수 있는 워크스페이스를 제공합니다. 연구자는 지속적인 대화를 통해 분석을 정교화할 수 있습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 연구자용 워크스페이스와 에이전트 개선을 위한 연구 프레임워크라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

1. 과학 워크스페이스: 에이전트는 생물의학, 유전체학, 약리학에 특화된 22개의 기능 모듈에 걸쳐 224개의 도구를 사용하여 작업을 수행합니다. 연구자는 문서나 이미지를 업로드하고 질문을 던지며, 에이전트의 실행 흐름과 도구 출력을 추적할 수 있습니다.
2. 이중 재귀적 자기 개선(RSI): 이는 에이전트의 지도 허브(에이전트를 제어하는 파이썬 프로그램)와 작업 모델을 반복적으로 개선하는 학습 프레임워크입니다. 허브는 상호작용 피드백을 기반으로 개선되고, 이후 SkyRL GRPO를 사용해 업데이트된 허브 하에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 모델을 훈련합니다.

대상 사용자

주로 생물의학 및 생명과학 분야의 연구자들로, 복잡한 과학 자료의 증거 수집 및 분석을 자동화해야 하는 분들에게 적합합니다.

주요 특징

• 다중 모달 입력: 논문, 표, 생물학적 서열, 과학 이미지를 지원합니다.
• 광범위한 도구 세트: 유전체학, 암 생물학, 생물영상, 데이터베이스 쿼리용 224개의 도구 포함.
• 허브-모델 공진화: 운영 절차(허브)와 기반 LLM(모델)을 교차 학습 단계를 통해 동시에 개선하는 재귀적 프레임워크.
• 투명성: "Trajectory" 뷰를 통해 답변에 도달하기 위해 사용된 정확한 도구 입력 및 출력을 검토할 수 있습니다.