Комментарии 3
Пока не появятся архитектуры, способные сами себя тренировать и менять свою внутреннюю структуру, никаких существенных успехов не будет. Это как если бы человек вместо того, чтобы запоминать в голову постоянно носил с собой толстенный блокнот и чтобы что-то вспомнить, постоянно его перечитывал. Это единственный путь к по настоящему полезному ИИ
Результаты систем AI, разработанных для науки, пока в основном не впечатляют
Не. Ну, есть же AlphaFold с его революционными результатами. Да и масса других, специализированных базовых инструментов для первичного анализа данных
Проблема поиска в научных публикациях в большей степени в том, что они под пэйволлом, даже в наш век open access-статей и peer-review препринтов. А так... с обычным поиском по литературе потратишь пару рабочих дней, а с ЛЛМ-поиском и верификацией его выдачи от галлюцинаций, продуктов жизнедеятельности индийских ученых - несколько часов. Разница несильная, если у тебя над головой не чайка-менеджер, которому все на свете надо срочно.
FutureHouse выпускает инструменты AI, которые, по его словам, могут ускорить развитие науки