Автор: Денис Аветисян
Новая система позволяет создавать специализированные библиотеки кода для автоматизации научных экспериментов и ускорения открытий.
В статье представлена CodeDistiller — система, автоматически генерирующая библиотеки функционального кода из репозиториев GitHub для повышения эффективности агентов автоматизированного научного поиска.
Автоматизированные системы научного открытия (ASD) сталкиваются с ограничениями в возможностях генерации сложного кода, необходимого для проведения экспериментов. В данной работе представлена система CodeDistiller: Automatically Generating Code Libraries for Scientific Coding Agents, предназначенная для автоматического создания библиотек функциональных, предметно-ориентированных примеров кода на основе анализа репозиториев GitHub. Предложенный подход позволяет расширить возможности ASD-агентов без ручного труда, обеспечивая генерацию рабочих примеров для 74% проанализированных репозиториев материаловедения и повышая точность, полноту и научную обоснованность проводимых экспериментов. Может ли автоматическое дистиллирование кода из открытых источников стать ключевым фактором в ускорении научных открытий и повышении эффективности автоматизированных экспериментов?
Разрушая Стены Воспроизводимости: Проблема Научного Кода
Несмотря на экспоненциальный рост доступного научного кода, воспроизведение результатов исследований остается серьезным препятствием для прогресса. Это связано с тем, что сложность современных научных проектов часто требует множества зависимостей, специфических настроек и неявных предположений, которые не всегда должным образом задокументированы или упакованы вместе с кодом. Как следствие, другие исследователи сталкиваются с трудностями при попытке повторить эксперименты, подтвердить выводы или расширить существующие работы, что приводит к потере времени и ресурсов, а также к замедлению темпов научного открытия. Подобная ситуация не только подрывает доверие к научным результатам, но и препятствует построению на фундаменте предыдущих достижений, создавая фрагментированный ландшафт исследований, где повторение уже проделанной работы становится распространенной проблемой.
Существующие методы обеспечения воспроизводимости научных результатов часто сталкиваются с серьезными трудностями при работе с реальными репозиториями кода. Сложность современных научных проектов, включающих множество взаимосвязанных библиотек, специфических версий программного обеспечения и зависимостей от внешних ресурсов, делает процесс воспроизведения результатов крайне проблематичным. Автоматическое отслеживание и воссоздание такой сложной среды требует значительных вычислительных ресурсов и разработки специализированных инструментов, способных корректно разрешать все зависимости. Более того, многие репозитории не содержат достаточной документации или инструкций по установке и настройке необходимого окружения, что усугубляет проблему. Попытки упростить процесс, игнорируя эти сложности, часто приводят к неверным результатам или невозможности воспроизведения эксперимента, что подрывает доверие к научным исследованиям и замедляет темпы прогресса.
Отсутствие воспроизводимости научных результатов создает существенный барьер для дальнейшего развития исследований и замедляет темпы открытий. Когда невозможно независимо подтвердить полученные данные, ученым приходится тратить значительные ресурсы на повторное проведение экспериментов и верификацию результатов, вместо того чтобы строить новые знания на уже существующих. Это особенно критично в областях, где исследования опираются на сложные программные комплексы и большие объемы данных. Невозможность проверить и улучшить чужой код приводит к дублированию усилий, снижению эффективности научных разработок и, в конечном итоге, замедляет прогресс в решении актуальных научных задач. По сути, невоспроизводимость препятствует кумулятивному характеру науки, лишая ее возможности эффективно использовать накопленный опыт и знания.
CodeDistiller: Автоматизированная Дистилляция Научного Кода
Система CodeDistiller осуществляет автоматизированное преобразование сложных репозиториев кода с GitHub в отлаженные, рабочие примеры, пригодные для использования в задачах автоматизированного научного поиска. Процесс включает извлечение релевантного кода, его компиляцию и тестирование для обеспечения корректной работы. Полученные примеры предназначены для непосредственного исполнения и интеграции в автоматизированные рабочие процессы, облегчая воспроизведение результатов исследований и проведение дальнейших экспериментов. Особенностью системы является возможность обработки разнообразных репозиториев и адаптация к специфическим требованиям различных научных дисциплин.
Система CodeDistiller использует Проверенную Библиотеку Кода для обеспечения качества и надежности генерируемых примеров. Данная библиотека содержит тщательно отобранные и протестированные фрагменты кода, которые служат основой для построения функциональных примеров из более сложных репозиториев. Использование заранее проверенных компонентов позволяет значительно снизить вероятность ошибок и обеспечить корректную работу дистиллированного кода, повышая его пригодность для автоматического научного поиска и воспроизведения результатов исследований. Библиотека постоянно пополняется и обновляется, что обеспечивает актуальность и расширение возможностей системы.
Система CodeDistiller продемонстрировала успешное извлечение функциональных примеров кода в 26-74% случаев при автоматической обработке 250 репозиториев в области материаловедения. Успешность извлечения варьируется в зависимости от сложности и структуры исходного кода, а также от наличия необходимой документации и тестов в репозитории. Данный показатель отражает способность системы автоматически идентифицировать и изолировать работоспособные фрагменты кода, пригодные для непосредственного выполнения и анализа, несмотря на потенциальные сложности, связанные с разнородностью и неполнотой исходных репозиториев.
Предоставление готового к исполнению кода системой CodeDistiller существенно упрощает воспроизведение и расширение научных результатов. Традиционно, исследователям требуется значительное время и усилия для понимания, отладки и запуска кода, представленного в репозиториях, таких как GitHub. Отсутствие исполняемого кода является серьезным препятствием для проверки научных утверждений и проведения дальнейших исследований на их основе. CodeDistiller решает эту проблему, автоматизируя процесс извлечения и проверки кода, что позволяет другим исследователям немедленно использовать и расширять существующие разработки, ускоряя тем самым научный прогресс.
Открытие на Автомате: Code-RAG и Экспериментальное Воплощение
Система Code-RAG использует результаты работы CodeDistiller для извлечения релевантных примеров кода, поддерживающих процесс научных открытий. CodeDistiller обеспечивает фильтрацию и отбор наиболее подходящего кода из больших массивов данных, что позволяет системе быстро находить и использовать существующие решения для новых исследовательских задач. Извлеченные примеры кода служат основой для генерации гипотез, разработки экспериментальных установок и анализа полученных результатов, тем самым ускоряя и автоматизируя этапы научного поиска и проверки.
В основе системы лежит использование параметрических знаний, полученных в процессе обучения кодирующих агентов. Эти знания представляют собой набор оптимизированных параметров, определяющих выбор релевантных фрагментов кода для конкретных задач. Обучение агентов направлено на выявление взаимосвязей между входными данными, структурой кода и ожидаемыми результатами, что позволяет им эффективно отбирать код, наиболее подходящий для проведения научных исследований и генерации экспериментов. Параметрические знания, таким образом, служат основой для повышения точности и эффективности автоматизированного поиска и применения кода в процессе научных открытий.
Агенты, такие как AI Scientist и AgentLab, используют извлеченный и отобранный код для генерации новых экспериментальных задач, основываясь на существующих научных исследованиях. Этот подход позволяет автоматизировать процесс выдвижения гипотез и планирования экспериментов, значительно ускоряя темпы научных открытий. Возможность создания новых экспериментов на основе существующих знаний обеспечивает более эффективное использование вычислительных ресурсов и позволяет исследователям сосредоточиться на анализе результатов, а не на рутинной разработке экспериментальных процедур. Такая автоматизация особенно полезна в областях, требующих большого количества итераций и анализа данных, например, в материаловедении и разработке лекарственных препаратов.
Автоматизированное проведение экспериментов обеспечивается посредством подхода, названного “Экспериментально-ориентированное открытие” (Experiment-Driven Discovery). Данный подход позволяет агентам, таким как AI Scientist и AgentLab, автоматически генерировать и выполнять эксперименты, основываясь на извлеченных примерах кода и параметрических знаниях. В рамках этого процесса система использует полученные результаты для уточнения стратегии поиска и оптимизации следующих экспериментов, создавая замкнутый цикл автоматизированного научного исследования. Это позволяет значительно ускорить процесс открытия, поскольку система способна самостоятельно проверять гипотезы и собирать данные без непосредственного участия человека.
Система CodeDistiller повышает точность, полноту и научную обоснованность автоматизированной системы обнаружений, демонстрируя прирост производительности на 16% по сравнению с лучшими текущими результатами на бенчмарке SUPER. Улучшение достигается за счет более эффективной фильтрации и извлечения релевантных фрагментов кода, что позволяет системе генерировать более надежные и научно обоснованные гипотезы и эксперименты. Данный прирост производительности подтверждается результатами тестирования на стандартизированном наборе данных SUPER, где CodeDistiller показал значительное превосходство над существующими решениями в области автоматизированных научных открытий.
Строгость Проверки и Широкий Спектр Применения
Для оценки эффективности CodeDistiller был использован комплексный набор бенчмарков, включающий в себя такие стандарты, как SUPER Benchmark, RexBench, TM-Bench, ENVBENCH, ResearchCodeBench и GISTIFY. Этот многогранный подход позволил всесторонне протестировать систему в различных сценариях, охватывающих широкий спектр исследовательского кода и задач. Использование нескольких бенчмарков гарантирует, что оценка производительности не ограничена спецификой одного набора данных или типа задач, а отражает общую способность системы к настройке, воспроизведению и повторному использованию научного кода.
Комплекс специализированных тестов, включающий в себя `SUPER Benchmark`, `RexBench` и другие, позволяет оценить способность системы CodeDistiller эффективно настраивать, воспроизводить и переиспользовать исследовательский код. Данные бенчмарки не просто проверяют работоспособность отдельных фрагментов, но и имитируют реальные сценарии, с которыми сталкиваются ученые при работе с кодом, полученным из различных источников. Успешное прохождение этих тестов демонстрирует, что система способна автоматизировать рутинные задачи, связанные с подготовкой и адаптацией кода для проведения научных экспериментов, что, в свою очередь, значительно ускоряет процесс научных открытий и повышает воспроизводимость результатов.
Испытания CodeDistiller на специализированном бенчмарке ResearchCodeBench показали коэффициент успешного выполнения задач немногим более 40%. Несмотря на относительно невысокий показатель, этот результат подчеркивает значительный потенциал системы в обработке и адаптации сложного исследовательского кода. ResearchCodeBench, в отличие от более простых бенчмарков, требует не только правильного запуска, но и успешного воспроизведения результатов, что делает его особенно строгим критерием оценки. Таким образом, даже частичный успех в данной среде указывает на способность CodeDistiller к решению задач, выходящих за рамки стандартных примеров и приближающихся к реальным условиям научной работы.
Разработка и применение расширенных версий существующих бенчмарков, таких как SUPER Benchmark, RexBench и других, позволило создать стандартизированную основу для оценки систем автоматизированного научного открытия. Эта платформа предоставляет возможность объективно измерить эффективность различных подходов в решении сложных задач, связанных с установкой, воспроизведением и повторным использованием исследовательского кода. Унифицированные метрики и процедуры оценки позволяют исследователям сопоставлять различные системы и выявлять наиболее перспективные направления развития в области автоматизации научного процесса. Такой подход способствует повышению надежности и воспроизводимости научных результатов, а также ускоряет темпы инноваций в различных областях науки и техники.
Внедрение подхода “LLM-as-a-Judge” открывает новые возможности для автоматизированной оценки сгенерированного кода. Вместо ручной проверки, которая требует значительных временных затрат и может быть субъективной, большая языковая модель (LLM) используется в качестве независимого эксперта. Она анализирует предложенный код, оценивает его корректность, эффективность и соответствие заданным требованиям. Такой подход не только ускоряет процесс оценки, но и обеспечивает более объективную и воспроизводимую оценку, что особенно важно для сравнения различных систем автоматизированного научного открытия и отслеживания прогресса в этой области. Использование LLM в качестве судьи позволяет проводить масштабные эксперименты и получать статистически значимые результаты, что способствует развитию более надежных и эффективных инструментов для научных исследований.
Представленная работа демонстрирует стремление к созданию прозрачных и понятных систем, что находит отклик в философии открытого исходного кода. Авторы, подобно исследователям, взламывающим систему ради понимания её устройства, автоматизируют процесс создания библиотек кода, извлекая знания из существующих репозиториев GitHub. Это позволяет агентам автоматизированного научного поиска эффективно решать задачи в материаловедении и других областях. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Если вы думаете, что это плохое решение, скорее всего, вы правы. Но если вы не можете объяснить, почему это плохое решение, то вы просто не понимаете». В данном случае, CodeDistiller стремится сделать процесс генерации кода понятным и проверяемым, предлагая не просто готовые решения, а инструменты для анализа и улучшения.
Куда же дальше?
Представленная работа, по сути, демонстрирует не столько создание новой системы, сколько взлом существующей. Автоматическое извлечение и компиляция функциональных блоков кода из хаоса GitHub — это признание того, что готовые решения уже существуют, рассеянные по цифровому ландшафту. Вопрос в том, насколько далеко можно зайти, полагаясь на «найденное», и не превратится ли «автоматизированное открытие» в изощренную форму цифрового компилятивного плагиата. Необходимо исследовать пределы обобщения: способна ли система выходить за рамки тривиальных комбинаций, или обречена вечно перетасовывать колоду известных карт?
Более того, концепция «LLM как судьи» требует критического переосмысления. Оценка кода, основанная на внутренних критериях языковой модели, неизбежно субъективна и отражает предубеждения, заложенные в процессе обучения. Возникает парадокс: стремясь к автоматизации научного процесса, мы рискуем заменить объективность эксперимента на самореферентную логику искусственного интеллекта. Следующим шагом видится создание системы, способной к самокритике и обнаружению собственных ошибок.
В конечном счете, успех подобных систем будет определяться не столько качеством кода, сколько способностью формулировать правильные вопросы. Автоматизация рутинных операций — это лишь первый шаг. Подлинная научная революция требует не просто быстрого выполнения вычислений, а способности генерировать новые гипотезы, бросающие вызов устоявшимся представлениям. И это — задача, требующая не алгоритмов, а воображения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.01089.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Цифровые двойники: первый опыт обучения
- Ищем закономерности: Новый пакет TSQCA для R
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Эффективная память для больших языковых моделей: новый подход LOOKAT
- Хаос и порядок в квантовых флуктуациях: неожиданная классическая типичность
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
2025-12-02 23:01