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環境科学における複雑な質問応答のための再帰的エージェントワークフロー（DeepResearch$^{ ext{Eco}}$: A Recursive Agentic Workflow for Complex Scientific Question Answering in Ecology）

会話で学ぶAI論文

ケントくん

博士、今日はどんな面白いAIの話を聞かせてくれるの？

マカセロ博士

今日は、エコロジー、つまり環境科学の分野で複雑な質問に答えるAIシステムについて話すとしよう。その名もDeepResearch$^{\text{Eco}}$というんじゃ。

ケントくん

なんでわざわざエコロジーなんて難しいところでAIが活躍する必要があるの？

マカセロ博士

エコロジーは多くの情報が絡み合う複雑な科学なんじゃ。そこでは多くのデータを解析して意味を見つけるためにAIが非常に役立つんじゃ。これを可能にするのが再帰的エージェントワークフローという方法なんじゃよ。

記事本文

DeepResearch$^{\text{Eco}}$は、環境科学における複雑な質問に答えるための再帰的エージェントワークフローである。このシステムは、エコロジーに特有の課題に対処するために設計されており、多層的かつ多次元的なデータ解析を行うことができる。具体的には、一つの質問に対して複数のエージェントが分業し、それぞれの結果をまとめて最終的な答えを導き出す。

引用情報

著者: [著者名]論文タイトル: DeepResearch$^{\text{Eco}}$: A Recursive Agentic Workflow for Complex Scientific Question Answering in Ecology
ジャーナル: [ジャーナル名]出版年: 2024

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Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation（Mixture-of-Recursions：トークン単位で動的な再帰深さ... 前の記事 プロセス報酬モデル不要の大規模モデルに対するセキュリティ整合（PRM-Free Security Alignment of Large Models via Red Teaming and Adversarial Training） 次の記事

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