利用强化学习增强科学AI代理
realtime news Dec 15, 2025 14:40
探索强化学习如何提升科学AI代理，减少重复任务的负担，促进创新，详情由NVIDIA提供。
根据NVIDIA，在快速发展的人工智能领域，整合强化学习（RL）已经成为科学研究的改变者。将RL应用于科学AI代理的目的是为了解决研究中繁琐的环节，例如文献综述和数据管理，使研究人员能有更多时间投入到创新思维和发现之中。
通过强化学习增强AI代理
由RL驱动的科学AI代理正在被开发，以处理各种领域内的复杂任务。这些代理能够自主生成假设、规划实验和分析数据，并在较长时间内保持一致性。然而，构建这样的代理面临重大挑战，特别是在管理高级研究计划和长时间验证结果方面。
NVIDIA的NeMo框架，包含NeMo Gym和NeMo RL，提供了一个模块化的RL工具栈，用于创建可靠的AI代理。这些工具使开发者能够模拟现实环境，在这些环境中，代理可以学习并解决特定领域的任务。这种方法在NVIDIA的Nemotron-3-Nano模型的后训练中发挥了重要作用，该模型针对高精度和成本效率进行了优化。
强化学习框架的实际应用
NeMo Gym和NeMo RL库是Edison Scientific等组织开发AI代理的核心工具。这家公司利用这些工具通过其Aviary框架自动化生物和化学领域的科学发现过程。Aviary支持在跨多种科学领域的环境中对代理进行训练，使它们能够执行诸如文献研究和生物信息学数据分析等任务。
强化学习扩展了大型语言模型（LLMs）的功能，超越了简单的词元预测。通过整合RL，模型可以学习执行复杂的工作流程，并针对科学指标进行优化。人类反馈的强化学习（RLHF）和可验证奖励的强化学习（RLVR）等方法被用于进一步优化这些模型。
NeMo Gym和NeMo RL的实施
NeMo Gym框架支持RL训练环境的开发，提供了必要的基础设施来进行可扩展的任务收集和与现有RL训练框架的集成。这个设置允许创建需要特定验证逻辑的多样化任务，这对科学研究至关重要。
实际上，NeMo Gym和NeMo RL已被用来训练能够执行复杂科学任务的AI代理。例如，Edison Scientific使用这些工具开发用于生物信息学任务的数据分析Jupyter笔记本代理，展示了AI在改变科学研究方法中的潜力。
未来方向和最佳实践
构建有效的科学代理需要谨慎的计划和执行。从简单的代理开始，然后逐步引入复杂的奖励结构是推荐的做法。对训练指标进行持续监控并延长训练时间也能帮助打造出更稳健和能力更强的AI系统。
随着AI的不断发展，强化学习在科学流程中的整合承诺将提高研究效率和创新能力。欲了解更多详细见解和技术指导，请访问NVIDIA博客。
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