The AI Scientist-v2 过了 ICLR workshop 盲审，但更值得讨论的是：自动化科研 pipeline 到底走到了哪一步？
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Sakana AI 的 AI Scientist-v2 这个项目最近正式发了 Nature 论文，标题是 Towards end-to-end automation of AI research。它干的事情是把 3 篇完全由 AI 端到端生成的论文（从 idea、文献检索、写代码跑实验、画图分析到写完整稿子，全程无人修改）投到了 ICLR 2025 的 ICBINB workshop。审稿人事先被告知有少量稿件可能是 AI 生成的，但不知道具体是哪篇，也可以选择 opt out。结果 3 篇里有 1 篇拿到了 6/7/6（均分 6.33），按 Sakana 官方博客的说法，这个分数高于该 workshop 的 average acceptance threshold。
不过有几个背景得说清楚：这是 workshop 不是 ICLR 主会，workshop 的 acceptance rate 大概 60–70%，跟主会 20–30% 差很远；Sakana 团队自己内部也评估过，认为三篇都没达到主会水平；所有 AI 生成的投稿按照预先设定的实验协议，在评审结束后都主动撤回了，不存在"被退稿"的说法。GitHub 上有两个 repo，v1 更依赖固定 template 做特定方向的研究，v2 走的是 template-free 路线，用 agentic tree search 做更开放的探索，不过 v2 也不是所有场景下都比 v1 好。
这条 pipeline 本身——idea → 文献检索 → 代码 → 实验 → 写作，这整个链路到底跑到了什么程度。
Sakana AI 的 AI Scientist-v2 这个项目最近正式发了 Nature 论文，标题是 Towards end-to-end automation of AI research。它干的事情是把 3 篇完全由 AI 端到端生成的论文（从 idea、文献检索、写代码跑实验、画图分析到写完整稿子，全程无人修改）投到了 ICLR 2025 的 ICBINB workshop。审稿人事先被告知有少量稿件可能是 AI 生成的，但不知道具体是哪篇，也可以选择 opt out。结果 3 篇里有 1 篇拿到了 6/7/6（均分 6.33），按 Sakana 官方博客的说法，这个分数高于该 workshop 的 average acceptance threshold。
不过有几个背景得说清楚：这是 workshop 不是 ICLR 主会，workshop 的 acceptance rate 大概 60–70%，跟主会 20–30% 差很远；Sakana 团队自己内部也评估过，认为三篇都没达到主会水平；所有 AI 生成的投稿按照预先设定的实验协议，在评审结束后都主动撤回了，不存在"被退稿"的说法。GitHub 上有两个 repo，v1 更依赖固定 template 做特定方向的研究，v2 走的是 template-free 路线，用 agentic tree search 做更开放的探索，不过 v2 也不是所有场景下都比 v1 好。
这条 pipeline 本身——idea → 文献检索 → 代码 → 实验 → 写作，这整个链路到底跑到了什么程度。