AI自主科研系统核心能力 - Virtuous Machines AI系统在认知心理学领域自主完成从选题到成稿的全流程科研工作，耗时17小时，成本114美元，产出30页学术论文[1][3][5] - 系统通过在线平台Prolific招募288名人类被试，获得277份有效数据，并连续编写8小时Python代码进行重复测量方差分析[11][12] - 论文撰写引用40余篇PubMed和Semantic Scholar真实文献，严格遵循APA格式规范，涵盖方法、结果、讨论等完整学术论文结构[12] 技术架构与工作机制 - 采用多智能体协作架构，Master模块作为核心控制器，协同文献检索、数据分析、实验设计等专用AI助手模块[14][15][16] - 底层认知机制包含六层能力：知识检索、抽象提炼、元认知反思、任务分解、自主迭代和多智能体协作，形成"洋葱圈"式结构[18][20][21] - 集成d-RAG实时记忆库，实现新老知识动态交互整合，支持持续学习与知识更新[22] 性能表现与效率对比 - 科研效率相比人类团队提升10倍以上，具备处理真实实验噪音数据的能力[24] - 数据分析严谨性突出，能够识别统计显著性陷阱，在p<0.05情况下仍会评估效应量实际意义[24] - 系统具备自主迭代能力，可反复修改论文草稿、调试代码直至满意，无需人工干预[20] 当前局限性 - 存在理论理解偏差，如将已有研究结论误述为首次发现[25] - 出现技术细节错误，包括漏标图表Y轴单位、混淆专业术语概念等[25]