HypoEvolve：遗传算法让多智能体大语言模型发现科学假设
HypoEvolve利用世代遗传算法协调专业化的大语言模型智能体。智能体依据机制性论证、外部证据和可测试性来提出、批评并评估假设。在覆盖34种癌症的药物再利用研究中，该系统在两项外部指标上均超过六种基线方法。其DepMap选择性得分达到0.171，高于最强基线方法的0.115。在未参与评估的癌症类型上，性能提升同样能够泛化。这项研究提出了一种框架，用于检验人工智能智能体之间的协作如何影响科学假设的质量。
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