DeepSeek开源AutoSear框架：大模型实现全自动强化学习科研闭环

AutoSear：AI自己设计实验、跑模型、写论文

DeepSeek开源的AutoSear是一个端到端自动化研究框架，它让大语言模型能自主完成科研全流程：根据研究目标设计实验、自动执行训练与调参、分析结果并撰写学术论文。在285B参数级别的超大模型上，AutoSear成功完成了全自动强化学习实验，生成的论文在结构完整性和实验严谨性上达到了可发表水平。

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这一框架的发布标志着AI不再仅仅是科研人员的工具，而是成为可独立迭代优化实验方案的「同事」。OpenAI研究科学家在社交媒体上评论称这是「AGI化的重要里程碑」。

开源生态冲击与学术伦理讨论

AutoSear的GitHub仓库在发布48小时内获得超过2万颗Star，但同时也引发了学术伦理方面的激烈讨论。批评者担忧自动化科研可能导致「论文工厂」现象恶化，而支持者则认为这能让科研人员从重复劳动中解放出来，专注于更高层次的创新。DeepSeek在开源声明中强调「AutoSear的目标是辅助而非取代人类科学家」。