概要
Scholar Loopは、論文読解、仮説構築、実際の機械学習実験の実行、反省、論文執筆・自己レビューまでを一貫して自律的に行うマルチエージェントAI研究システムです。
単一GPUで動作し、報酬ハッキングや幻覚を確実に防ぐガードを備えています。
arXivやOpenAlexから文献を収集し、引用ランクに基づいてアイデアを形成、PyTorchによるリアルな実験を通じて知識を蓄積し、自己改善します。
研究の効率化、特にPhD学生やAI研究者が直面する反復的なタスクの自動化を目指す方々に最適です。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- Multi-agent
- Machine Learning
- GPU
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 98 |
| Forks | 16 |
| カテゴリ | AIエージェント |
| アクティビティ | low |