Инструмент с открытым исходным кодом "BootLoops" помогает ИИ-моделям выполнять точные научные вычисления
decoder ·
Физик Гарвардского университета Мэтью Шварц разработал BootLoops — систему с открытым исходным кодом, использующую большие языковые модели для выполнения точных научных вычислений и преодоления междисциплинарных барьеров. За три месяца Шварц и 19 соавторов подготовили 36 рукописей по 18 различным областям, от физики элементарных частиц до экологии и лингвистики. Система успешно вычислила ранее неразрешимые интегралы в физике и решила давнее уравнение в теории нейтрального биоразнообразия, выявив более быстрые, чем ожидалось, изменения в видовом составе деревьев. Она также проанализировала миллиарды пар мутаций в поисках доказательств генетической конверсии и автоматизировала проверку репликационных пакетов для экономических журналов. Шварц утверждает, что искусственный интеллект должен решать так называемые «проблемы формы Клоуда», то есть связывать разрозненные области человеческих знаний, а не полностью заменять традиционные исследовательские методы. Однако он предупреждает, что модели часто преждевременно заявляют о победе или делают неверные выводы, даже при правильных расчетах, что требует строгого человеческого контроля. Таким образом, хотя ИИ ускоряет обработку данных и распознавание паттернов, экспертное руководство остается незаменимым для проверки результатов и определения научного направления.
decoder