ARIS — система для автономного ML-исследования: она в фоне проходит путь от идеи и экспериментов до черновика статьи. Главная находка — не «более умная модель», а упряжка вокруг неё: ARIS строит cross-model adversarial collaboration, где Executor генерирует гипотезы и код, а Reviewer из другой семьи моделей целенаправленно ищет слабые места. Аналогия простая: один человек делает ход, а второй — специально проверяет, где стратегия даёт сбой. Чтобы глушить правдоподобный, но необоснованный успех, авторы добавили многоуровневую верификацию: аудит целостности экспериментов, сверку данных с конкретными заявлениями и финальную привязку чисел к первоисточникам...