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让两个大模型「在线吵架」,他们跑通了全网95%科研代码|深势发布Deploy-Master

机器学习算法与自然语言处理 2026-01-10 10:38
文章摘要
本文背景是科学计算领域开源软件工具众多,但大多难以直接运行,存在部署瓶颈,限制了科学软件的可复现性、大规模评估和系统性集成。随着AI for Science和Agentic Science的兴起,工具的可用性成为关键瓶颈。研究目的是介绍Deploy-Master系统,它通过自动化工作流解决科学软件的部署问题,包括搜索、构建和验证工具。结论显示,该系统通过双模型辩论机制将部署成功率提升至95%以上,成功部署了5万多个工具,覆盖170多种编程语言,为Agentic Science提供了可执行的行动基座,强调了执行验证在科学智能体与现实世界交互中的重要性。
让两个大模型「在线吵架」,他们跑通了全网95%科研代码|深势发布Deploy-Master
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