Stephen Chungらの研究チームが、異なるモデルファミリーのAIエージェントが中央の調整役もスクリプト化された手順もないまま共通の研究目標を追う環境「The Station」を構築し、その成果を2026年8月24日に公開しました。エージェントは自分で研究の方向を選び、実験を行い、他のエージェントと協力し、共有の「文献」を積み上げていきます。AlphaEvolveのカタログにある12の構成問題と2件の事例研究を対象に、有限体上のKakeya集合の未知の無限族、11次元における604点の接吻配置、Erdősの最小重なり問題の下界の大幅改善、Book Ramsey数の新しい無限族など、5つの問題で新規の結果が得られました。主要な発見を出したのはClaude系エージェントが18件(64.3%)、GPT系が9件(32.1%)、Gemini系が1件(3.6%)と報告されています。
先週紹介したshadow evaluationの研究が「エージェントは工学はできるが研究の問いは立てられない」と結論づけたのとは、一見正反対の結果に見えます。ただ両者の違いは能力そのものより問題設定にあり、The Stationが扱うのは探索空間が明確で正しさを機械的に検証できる構成問題です。注目すべきは、数値的な構成物だけでなく「なぜその構成が成り立つのか」を説明する定理と解析まで出力させている点で、人間の数学者が結果を受け取って吟味できる形に落ちています。生の対話ログ・証明・検証コードがすべて公開されており、知識生成のプロセス自体を研究対象にできる資料としても価値があります。