Способности · Понятие
OpenDiscoveryTrace: процессные трассы рабочих процессов ИИ-учёных
Публичный датасет 558 полных траекторий ИИ-научных агентов с мыслями, инструментами, ошибками и уверенностью на 124 научных задачах.
Связи
Связи · 3
Как этот узел связан с остальной картой и какие подтверждения стоят за связями.
Датасет включает сбалансированные траектории GPT-5.4 среди frontier-моделей на научных агентных задачах.
+4 приростOpenDiscoveryTrace оценивает траектории Claude Opus 4.6 на задачах drug discovery, materials, genomics и литературы.
+4 приростПроцессные трассы делают методологию ИИ-учёных аудируемой за пределами финальных статей или кода.
+3 приростИсточники сигнала
Источники сигнала
Датированные факты из первоисточников по этому направлению.
Длина программных задач, которые ИИ-агенты выполняют автономно с надёжностью 50%, удваивается примерно каждые 7 месяцев, а с 2024 года — ближе к ~3 месяцам.
METR →За год баллы выросли на 18.8, 48.9 и 67.3 пункта на MMMU, GPQA и SWE-bench; решаемость реальных программных задач подскочила с 4.4% до 71.7%.
Stanford HAI — AI Index 2025 →На SWE-bench Verified (500 реальных issue с GitHub) автономные кодовые агенты достигли ~80–86% к концу 2025 года против менее 50% в начале 2025.
Epoch AI →