Gen-Verse/DiscoveryRSI

これは何？

主な機能

• 01根拠、調査計画、判断基準を備えた、バージョン管理される仮説を生成します。
• 02研究の反復を通じて、親へのリンクと改訂の系譜を追跡します。
• 03選択された計算による調査を、実行可能なHarborタスクにコンパイルします。
• 04OpenAI互換エンドポイント経由でサーブできるDiscoveryRSI-27Bモデルを提供します。
• 05キャンペーン実行用のローカルデモ、テスト、リプレイストレージを備えています。
• 06研究の累積的な進展を評価するDFM-Benchと連携します。

ユースケース

• 生命科学研究における検証可能な仮説の生成と改良。
• 利用許可を得たデータを用いた、治療標的の優先順位付けや疾患メカニズムの探索。
• AI研究エージェントが複数回の反復を通じてアイデアを発展させる過程の研究。
• 研究エージェントシステムを、研究経路全体の単位でベンチマーク評価。

クイックスタート

1. 1

   リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/Gen-Verse/DiscoveryRSI.git
2. 2

   プロジェクトディレクトリに移動する

   cd DiscoveryRSI
3. 3

   公開されているハーネスをインストールする

   python -m pip install -e .
4. 4

   決定論的なローカルデモを実行する

   discovery-rsi demo --iterations 2

使う前に知っておきたいこと

• !キャンペーンワークフロー全体で27Bモデルをホストするには、vLLMなどを使ってOpenAI互換エンドポイントをセルフホストする必要があります。
• !生成された仮説はもっともらしくても、裏付けがない場合があるため、専門家によるレビューと独立した検証が必要です。
• !このシステムは医療機器ではなく、臨床上その他の重大な判断に使用してはなりません。
• !患者データや利用制限のあるデータセットは同梱されていないため、利用する権限のあるデータのみを取り込めます。

トピック

よくある質問

DiscoveryRSI とは？

生命科学研究を中心に、科学的仮説を再帰的に発展・評価するオープンな研究フレームワークと27Bモデル。 DiscoveryRSIは、仮説を中心とする再帰的なループとして科学研究を捉えます。各提案は、根拠に基づく主張、調査計画、明確な判断基準、代替説明を組み合わせた、バージョン管理される研究オブジェクトです。マルチエージェント検索によって仮説を研究グラフへと発展させ、選択された計算による調査は実行可能なHarborタスクにコンパイルされます。各ステップの根拠と改訂内容は、再利用できるよう保存されます。

DiscoveryRSI は無料で使えますか？ライセンスは？

DiscoveryRSI は Other ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

DiscoveryRSI は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。DiscoveryRSI の最終コミットは 2026年10月20日 です。

DiscoveryRSI は何に使えますか？

生命科学研究における検証可能な仮説の生成と改良。 利用許可を得たデータを用いた、治療標的の優先順位付けや疾患メカニズムの探索。 AI研究エージェントが複数回の反復を通じてアイデアを発展させる過程の研究。 研究エージェントシステムを、研究経路全体の単位でベンチマーク評価。

DiscoveryRSI のインストール方法は？

リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/Gen-Verse/DiscoveryRSI.git プロジェクトディレクトリに移動する: cd DiscoveryRSI 公開されているハーネスをインストールする: python -m pip install -e . 決定論的なローカルデモを実行する: discovery-rsi demo --iterations 2

DiscoveryRSI はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/Gen-Verse/DiscoveryRSI