多年來，AI 研究者一直期待 AI 系統能比人類更有效地自我改進。隨著投資者向新一代研究驅動的 AI 實驗室投入大量資金，資源比以往更多。如今，其中一家新實驗室 Adaption 邁出了重大一步，推出了名為 AutoScientist 的新產品。該產品利用自動化方法協助模型快速學習特定能力，主要針對傳統微調（fine-tuning）進行最佳化。Adaption 團隊特別專注於加速並簡化前沿級 AI 模型的訓練與微調過程。
Adaption 共同創辦人兼執行長 Sara Hooker 指出，AutoScientist 代表了一種新的 AI 訓練方法，它能同時最佳化資料與模型，並學習最佳方式來掌握任何能力。Hooker 表示，這意味著我們終於可以在實驗室之外成功進行前沿 AI 訓練。AutoScientist 建立在公司現有的 Adaptive Data 資料服務之上，該服務旨在更容易地建立高品質資料集。AutoScientist 則將這些不斷改進的資料集轉化為不斷進步的 AI 模型，使整個技術棧能夠即時適應各種任務。
Adaption 宣稱 AutoScientist 已將不同模型的勝率提高了一倍以上，雖然這些數字難以置於具體情境中，因為該系統是為適應特定任務而設計，傳統基準如 SWE-Bench 或 ARC-AGI 並不適用。Adaption 對使用者效果充滿信心，因此宣佈在產品發布後的前 30 天內免費提供使用。Hooker 認為，就像程式碼生成開啟了許多工一樣，AutoScientist 將在不同領域的前沿開啟大量創新。