Как стать автором
Обновить

Комментарии 13

Пора начинать работу над фермионами Ореганы, Розмарины и Базилики. Ну открыть, наконец, бозон Пиццы.
Ха-ха-ха!

Что-то открыли, опубликовали исследование, а затем отозвали.
Напомните, пожалуйста, кто там купил OpenAI? Внутренний конспиролог уже сложил 1 + 1.

Если я верно понимаю, то авторы работы не смогли за три года обнаружить свою ошибку. Интересно, почему так произошло.

Зачастую авторы очень даже в курсе таких косяков, сразу или чуть позже, но или просто не хотят верить в свой косяк, или делают это умышленно во имя publish or perish.

В современно мире нужно иметь гораздо больше оснований, что бы отозвать статью, чем опубликовать. Нужно всё проверить и перепроверить, а то вдруг зря отзывать. Парадокс.
Отзывать статью из Nature да еще про Майорану люди будут только когда абсолютно уверены, что не правы. В каком-то смысле это конец научной карьеры для них, даже если Microsoft продолжит сотрудничать.

Почему конец карьеры? Все ошибаются.

Так-то оно так, но в научном сообществе они свою репутацию подпортили, так или иначе.


Для её восстановления, в данном случае, остаётся только завершить эту работу успешно и первыми. Либо же регулярно фонтанировать, внося весомый вклад в научное сообщество, но это уже не даёт особых надежд на подобный «хайп», не говоря о том, что задача сама по себе трудноосуществима, тем более без регулярного финансирования.


Скорее всего, в последнем случае, их ожидает судьба «потеряться», как и тысячи других исследовательских групп, как только закончится их сотрудничество с МС, а закончится оно уже через год-другой, при таких раскладах.

выбрали данные, которые соответствовали их собственным надеждам на крупное открытие

Как длинно написано вместо слова «нап.здели».
Это не совсем на3.14здели, вот пример вранья. Они же могли иметь несколько образцов из которых некоторые давали нужные данные, а остальные они отбросили как неудачные. Не стоит утверждать, что имел место умышленный обман, пока этому нет доказательств.
отбросили как неудачные

Неудачные они по какой причине стали? Что не совпадают с теми выводами, что хотели получить «ученые»?

Отбрасывать редкие отклонения в данных — обычное дело, хоть и тонкое искусство. К тому же когда вы работаете в нанометрах иметь 90% брака среди образцов не такая уж и редкость. И вот вы сидите и думаете — эффекта нет или образцы похерились. Я их не оправдываю, но из того что известно их провал можно объяснить простым недостатком осторожности в условиях жестокой конкуренции.

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.