Một nhóm hợp tác từ Trường Y Harvard, Viện Kempner và Viện Broad đã công khai mã nguồn AutoScientists, một hệ thống AI được thiết kế để khám phá khoa học. Được xây dựng trên nền tảng ClawInstitute, AutoScientists mô phỏng sự hợp tác phi tập trung, cho phép nhiều tác nhân phụ trao đổi đánh giá đồng nghiệp trước khi sử dụng tài nguyên tính toán. Cách tiếp cận này tăng cường khả năng khám phá và tránh sự trì trệ đã thấy ở các hệ thống trước đó. AutoScientists đạt được mức phần trăm trung bình 74,4% trên bảng xếp hạng BioML-Bench, đánh dấu sự cải thiện 8,3% so với các kỷ lục trước đó. Hệ thống cũng cải thiện hệ số tương quan Spearman cho dự đoán liên kết protein ACE2-Spike lên 12,5% và đạt được cải thiện 6,5% trong các đánh giá ProteinGym, thiết lập các tiêu chuẩn mới trong kỹ thuật protein và bộ gen.