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Scientify 端到端自主演进的 AI 科研系统 Scientify.tech · English 端到端自主研究：持续演进，产出 SOTA 级成果 给 Scientify 一个研究目标，它会自主完成文献调研、假设生成、代码实现、审查和实验验证，并根据结果持续修正研究方向。 Scientify 通过多智能体迭代推进研究。编排器保留研究假设和已有积累，调度独立智能体完成实现、审查和实验。每轮实验的结果都会沉淀为下一轮的经验，让研究沿着更有效的路径持续推进。 案例 1：自主发现 KV2 算法，达到领域领先性能 研究目标：针对长上下文大语言模型推理，设计一种同时降低首 token 时延和单请求通信量的策略。 Scientify 自主完成文献调研、假设生成、代码实现与消融实验，提出 KV2 算法。相较于现有研究，KV2 的首 token 时延第 95 百分位（TTFT p95）和单请求通信量（bytes/request）均有降低，性能达到 SOTA 水平。 Scientify 自主产出的学术论文，呈现 KV2 的设计思路与实验结果 KV2 与现有方法的性能对比 案例 2：揭示黑洞状态演变的三个边界，建立可预测的理论框架 Scientify 独立完成理论推导、数值分析和论文撰写，产出 Equilibrium Gibbs Bifurcations of Bardeen-AdS Black...

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