Заголовки статей, да и бенчмарки говорят о том, что ИИ становится всё умнее. Но когда дело доходит до реальных научных исследований, на практике многие автономные «ИИ-учёные» всё ещё не справляются с задачей. Их проблемы и решения выглядят расплывчатыми, а эффективность часто ниже, чем у студентов. Но почему?

Новое исследование из Японии предполагает интересный подход: вместо того, чтобы давать волю машине заниматься исследованием отдельной области, авторы попробовали сфокусировать её на одном исследовании - и получили заметный результат. Казалось бы, небольшой сдвиг, но результаты получаются лучше.

Что это значит для будущего ИИ-исследователей? Как машины учатся ориентироваться в реальных задачах и почему им всё ещё нужен человеческий надзор.

Как ИИ-ученый пишет научные статьи о машинном обучении на уровне джуна