OpenScience、Terminal-Bench Scienceで75.7%を達成し、Codexを上回る

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Y Combinator 2026年冬期バッチのスタートアップSynthetic Sciencesの研究エージェントであるOpenScienceは、Terminal-Bench Scienceで75.7%のスコアを記録し、Codexを上回りました。このツールは実験を自動化し、コードを記述し、科学データベースを利用します。Autoresearch機能により、反復的なテストが可能になります。オンチェーンのニュースでは、AI駆動の研究ツールへの関心が高まっていることが示されています。インフレーションデータは、マクロトレンドを追跡する投資家にとって重要な指標です。
ME AIのニュースによると、Y Combinator 2026年冬期バッチ（YC W26）の企業Synthetic Sciencesが、オープンソースの科学研究エージェント「OpenScience」を正式にリリースしました。OpenScienceは論文の検索、データ処理、コード作成、科研データベースの呼び出しを実行でき、新たに追加されたAutoresearch機能により、AIが自ら連続して実験を実行できます。 たとえばモデルを訓練する場合、研究者は「検証セットのlossを下げて」と指示するだけで済みます。OpenScienceはまずベースラインを実行し、その後自ら改良案を提案して実験を段階的に実施します。結果が改善すればその変更を保持し、悪化すれば元に戻し、前回の結果に基づいて次に試す方法を決定します。ユーザーは実行回数や総実行時間、停止条件を事前に制限することもでき、「次は最適化手法のみを変更する」などと指定することも可能です。 OpenScienceは、研究者が繰り返し監視していた実験の反復プロセス——案の提案、実験の実行、指標の比較、失敗案の排除、次のサイクルへの移行——を自動化します。実験はローカルで実行できるほか、リモートGPU、SSHサーバー、Slurm/PBSクラスタにも委託できます。各実験サイクルのコード、結果、判断はすべて記録され、後で確認・検証が容易です。 また、OpenScienceはChatGPT/Codexのサブスクリプションに直接ログインできるほか、独自のAPIキー、ローカルモデルの接続、または公式が提供する従量課金制のAceも利用可能です。 公式によるテストでは、OpenScienceは70問のTerminal-Bench Scienceタスクのうち53問を完了し、75.7%のスコアを記録しました。対照的に、Codex + GPT-6 Astraの公開スコアは68.1%です。 （出典：BlockBeats）
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