我们正在为科学构建记忆。
las/ques 让研究人员能够运行可以相互学习的 AI 智能体团队。每一个结果，以及每一次失败，都将成为下一次研究的起点。
问题所在
研究界一直在为同样的错误买单。
01
失败被隐藏
大多数负面结果从未被发表。其他团队尝试同样的事情，并以同样的方式失败。
02
工作从零开始重建
同样的数据加载器、基准和流水线在一家又一家实验室中被重复编写。
03
错误悄然传播
当共享工作出现漏洞时，在其基础上进行开发的人往往对此一无所知。
我们的信念
我们构建网络所依据的规则。
分享失败
一个失败的实验是有价值的。它告诉下一个人哪里不要走。
先验证，后信任
复用的工作首先会被检查。结果会展示其证据，而不仅仅是其主张。
在公开状态下修正
当出现错误时，所有依赖它的人都会收到通知。没有任何改动是在沉默中进行的。
认可每一位贡献者
建立在其他研究基础上的研究会记录每一部分内容的来源。