Google DeepMind và MIT hợp tác phát triển tác nhân AI CoDaS: Có thể tự chủ thực hiện nghiên cứu khoa học, viết luận văn chỉ trong 8 giờ

📄Toàn văn bài viết· Được trích xuất tự động bởi trafilaturaGemini 翻譯1840 từ

AI không chỉ biết trò chuyện, giờ đây nó còn có thể tự nghiên cứu và viết luận văn! "CoDaS", nhà khoa học AI do Google DeepMind và MIT đồng phát triển, gần đây đã gây chấn động giới học thuật. Nó có thể tự phân tích dữ liệu thiết bị đeo thông minh của hàng ngàn người, không chỉ tự động phát hiện "late-night doomscrolling" là chỉ số tiềm ẩn của bệnh trầm cảm, mà còn có thể tự xác minh và viết luận văn khoa học. Một nghiên cứu vốn cần chuyên gia mất hơn một tháng để thực hiện, CoDaS chỉ cần 6 đến 8 giờ là hoàn thành. (Tóm tắt trước: Bài phát biểu của He Yi: Dùng AI để nâng cao hiệu suất gấp 10 lần, chúng tôi muốn phục vụ 3 tỷ người dùng toàn cầu) (Bổ sung bối cảnh: Một công cụ AI mã nguồn mở không ai để ý đã cảnh báo về lỗ hổng 292 triệu USD của Kelp DAO từ 12 ngày trước) Với sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ trí tuệ nhân tạo, vai trò của AI đang tiến hóa từ "công cụ hỗ trợ" đơn thuần thành "nhà nghiên cứu khoa học" có thể làm việc độc lập. Gần đây, một nghiên cứu quan trọng do Google Research, Google DeepMind và MIT đồng công bố đã giới thiệu một hệ thống AI đa tác nhân có tên là CoDaS (AI Co-Data-Scientist), hệ thống này đã hiện thực hóa thành công quy trình khám phá khoa học hoàn toàn tự chủ. Các KOL công nghệ nổi tiếng như Wes Roth và Samuel Schmidgall cũng đã tích cực chia sẻ thành tựu học thuật mang tính đột phá này trên nền tảng X. A joint team from Google Research, Google DeepMind, and MIT has introduced CoDaS, a multi-agent AI system designed to autonomously run the entire biomarker discovery lifecycle from analyzing raw wearable sensor data and generating hypotheses to conducting statistical analysis and… https://t.co/KLgxFT4OSq pic.twitter.com/4ursWqeo7l — Wes Roth (@WesRoth) April 20, 2026 CoDaS là một hệ thống chuyên dùng để tự động khám phá các dấu ấn sinh học (biomarkers) sức khỏe từ dữ liệu thô của "wearable sensors". Quy trình vận hành của nó bao gồm: tạo giả thuyết, phân tích thống kê, xác minh đối kháng đến suy luận dựa trên tài liệu, cuối cùng còn có thể tạo ra bản thảo luận văn khoa học hoàn chỉnh. Trong các thử nghiệm, nhóm nghiên cứu đã cung cấp cho CoDaS tập dữ liệu thiết bị đeo quy mô lớn bao gồm gần mười ngàn người tham gia (bao gồm giấc ngủ, hoạt động, nhịp tim, thói quen sử dụng điện thoại, v.v.). Trong điều kiện hoàn toàn không có sự gợi ý của con người, AI đã phát hiện ra nhiều đặc điểm sức khỏe có ý nghĩa, trong đó đáng chú ý nhất là một chỉ số sức khỏe tâm thần: AI phát hiện ra rằng hành vi lướt mạng xã hội hoặc đọc tin tức tiêu cực quá mức vào ban đêm có mối tương quan thuận đáng kể với mức độ nghiêm trọng của bệnh trầm cảm (hệ số tương quan ρ = 0.177, p < 0.001, cỡ mẫu n = 7,497). Điều đáng kinh ngạc là AI thậm chí còn tự đặt tên cho hành vi này là "late-night doomscrolling". Ngoài sức khỏe tâm thần, nó cũng đã tìm ra mối tương quan nghịch giữa tỷ lệ số bước chân hàng ngày với nhịp tim nghỉ ngơi và các bệnh chuyển hóa (kháng insulin). Để tránh việc AI tạo ra "ảo giác khoa học" phổ biến hoặc đưa ra các suy luận thống kê vô nghĩa, CoDaS được tích hợp cơ chế xác minh đối kháng (Adversarial Validation) mạnh mẽ. Ví dụ, khi tìm kiếm các đặc điểm sức khỏe chuyển hóa, hệ thống từng đề xuất sử dụng "bình phương của glucose" để dự đoán tình trạng kháng insulin. Mặc dù công thức này trông có vẻ có mối tương quan cực cao về mặt thống kê, nhưng cơ chế xác minh của CoDaS đã ngay lập tức phát hiện đây là "tautology" (lập luận vòng quanh) không có ý nghĩa khoa học và kiên quyết từ chối đặc điểm này. Cơ chế này đã nâng cao đáng kể độ tin cậy khoa học và tiềm năng lâm sàng của kết quả đầu ra từ AI. Hiệu quả công việc và chất lượng đầu ra của CoDaS đã lật đổ hoàn toàn mô hình nghiên cứu truyền thống. Theo dữ liệu luận văn, một nhiệm vụ phân tích dữ liệu và viết lách

Trạng thái dữ liệu✓ Đã trích xuất toàn vănĐọc bài gốc (動區 BlockTempo)

🔍Sự kiện tương tự trong lịch sử· Đối chiếu từ khóa + tài sản6 tin

2026-04-28

Cựu nhân viên Google DeepMind huy động 1,1 tỷ USD để xây dựng AI không được huấn luyện bằng dữ liệu con người

Độ tương đồng 130%關鍵字 google/deepmind

2026-04-26

Coachella sử dụng Google DeepMind AI để thử nghiệm tương lai của giải trí trực tiếp

Độ tương đồng 130%關鍵字 google/deepmind

2026-04-30

Stripe công bố 288 bản cập nhật: Google AI shopping, ví đại lý Link, thanh toán stablecoin trên chuỗi Tempo cùng tiến hành

Độ tương đồng 120%關鍵字 google同分類 zh

2026-04-30