Salesforce

AutoResearch AI: Towards AI-Powered Research Automation for Scientific Discovery

AutoResearch AI：迈向人工智能驱动的科研自动化以实现科学发现

Guiyao Tie, Jiawen Shi, Dingjie Song, Yixiao Huang, Ziji Sheng, Xueyang Zhou, Daizong Liu, Pan Zhou, Yongchao Chen, Ran Xu, Lifang He, Qingsong Wen, Manling Li, Cong Lu, Shuai Li, Pengtao Xie, Yixuan Yuan, Rui Meng, Lei Xing, Lichao Sun, Caiming Xiong, Philip S. Yu, Jianfeng Gao

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Lehigh University（莱斯大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Salesforce Research（Salesforce研究） ； Squirrel AI Learning（Squirrel AI学习） ； Northwestern University（西北大学） ； Independent（独立） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Google Cloud AI Research（谷歌云AI研究） ； Recursive Superintelligence（递归超级智能） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本文综述了AI驱动的科研工作流自动化（AutoResearch）的发展，分析了从任务级AI到工作流级研究自动化的转变，并提出了五个评估维度（新颖性、有效性、影响力、可靠性和溯源），指出自主性受领域条件限制。

Comments 49 pages, 12 figures, 10 tables

Philosophical Dispositions as Behavioral Constraints for AI-Assisted Code Review: An Empirical Study

哲学倾向作为AI辅助代码评审的行为约束：一项实证研究

Kaushal Bansal

机构 * Salesforce, Inc.（Salesforce公司） 纠错

AI总结 提出一种通过哲学倾向约束AI评审者行为的系统，在7个代码库上评估，发现其与人类评审者46%一致，75%发现独特，且无假阳性。

MAS-Orchestra: Understanding and Improving Multi-Agent Reasoning Through Holistic Orchestration and Controlled Benchmarks

MAS-Orchestra：通过整体编排和受控基准理解与改进多智能体推理

Zixuan Ke, Yifei Ming, Austin Xu, Ryan Chin, Xuan-Phi Nguyen, Prathyusha Jwalapuram, Jiayu Wang, Semih Yavuz, Caiming Xiong, Shafiq Joty

机构 * Salesforce Research（Salesforce研究院） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出MAS-Orchestra框架，将多智能体系统编排形式化为函数调用的强化学习问题，并引入受控基准MASBENCH，揭示MAS收益依赖于任务结构等因素，在数学推理等任务上取得一致改进且效率提升10倍以上。

Comments ICML 2026