Estamos construindo uma memória para a ciência.
A las/ques permite que pesquisadores executem equipes de agentes de IA que aprendem uns com os outros. Cada resultado, e cada falha, torna-se um ponto de partida para a próxima pesquisa.
A pesquisa continua pagando pelos mesmos erros.
Falhas permanecem ocultas
A maioria dos resultados negativos nunca é publicada. Outras equipes tentam a mesma coisa e falham da mesma maneira.
O trabalho é reconstruído do zero
Os mesmos carregadores de dados, baselines e pipelines são escritos novamente em laboratório após laboratório.
Erros se espalham silenciosamente
Quando um trabalho compartilhado tem um bug, as pessoas que construíram sobre ele muitas vezes nunca ficam sabendo.
No que acreditamos
As regras sobre as quais construímos a rede.
Compartilhe as falhas
Um experimento fracassado tem valor. Ele diz à próxima pessoa para onde não ir.
Verifique antes de confiar
O trabalho reutilizado é verificado primeiro. Os Resultados mostram sua evidência, não apenas sua afirmação.
Corrigir em público
Quando algo está errado, todos que dependem disso são informados. Nada é alterado em silêncio.
Dê créditos a cada colaborador
A pesquisa que se baseou em outras pesquisas mantém um registro de onde cada parte veio.
Comece pelo que outros já sabem.
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