AutoSOTA：用于发现最先进 AI 模型的端到端自动化研究系统

本文提出 AutoSOTA，一种端到端自动化研究系统，旨在加速从复现到优化最先进（SOTA）AI 模型的全流程。该系统采用包含八个专用智能体的多智能体架构，通过资源准备、实验评估及反思构思三个阶段紧密协作，自动将论文转化为代码并执行优化。实验表明，AutoSOTA 能在平均五小时内复现并超越原有方法，成功发现 105 个新 SOTA 模型。案例研究显示，该系统不仅能进行超参数调优，还能识别架构创新与算法重构，显著减轻重复实验负担，推动科研范式向更高层次的创造力转变。