开源“BootLoops”工具支持AI模型进行精确科学计算
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哈佛物理学家马修·施瓦茨（Matthew Schwartz）开发了BootLoops，这是一个开源框架，利用大型语言模型执行精确的科学计算并弥合学科间的鸿沟。在短短三个月内，施瓦茨与19位共同作者发表了36篇论文，涵盖从粒子物理到生态学和语言学等18个不同领域。该系统成功计算出物理学中此前难以处理的积分，并解决了中性生物多样性理论中长期存在的一个方程，揭示了树种组成变化速度比预期更快。此外，它还分析了数十亿对突变以寻找基因转换的证据，并自动化了经济学期刊复制包的验证过程。施瓦茨认为，人工智能应致力于解决“克劳德式问题”（Claude-shaped problems），即连接人类知识中碎片化的部分，而非完全取代传统研究方法。然而，他警告称，模型往往过早宣布胜利或在计算准确的情况下得出错误结论，因此需要严格的人工监督。因此，尽管人工智能加速了数据处理和模式识别，但专家指导对于验证结果和设定科学方向仍然不可或缺。
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