
OpenAI科学家:现有模型+后训练足以产生黎曼猜想的新证明
OpenAI科学家:现有模型+后训练足以产生黎曼猜想的新证明一个全新的模型能力衡量指标诞生了?!
一个全新的模型能力衡量指标诞生了?!
今天想跟大家聊一个科技圈和生物医学圈都值得关注的“炸裂”事件。一位顶尖的免疫学专家,Derya Unutmaz博士,刚刚分享了一段让他“震撼到情绪激动”的经历:他把自己和学生撰写的关于MAIT细胞的综述文章,交给o1-Pro进行评估,结果AI给出的评论和洞察碾压了他
大语言模型能否解决传统大语言模型在大规模数值数据分析中的局限性问题,助力科学界大科学装置设计、高能物理领域科学计算?
最近AI业界的观点开始产生变化,Jason Wei明确指出AI for Science蕴藏着巨大的机遇,而其中最大的场景在于AlphaFold 2掀起的蛋白质革命。
对于数学领域而言,2024年是令人兴奋的一年。我们不仅见证了几何和数论方面的里程碑式成果,人工智能的发展也正在开始改变数学学科的未来。
天啦撸!!AI想出来的idea,还真有人写成论文了。甚至预印本arXiv、博客、代码全都有了。今年8月,Sakana AI(由Transformer论文8位作者的最后一位Llion Jones创业成立)这家公司推出了史上首位“AI科学家”,且一登场就一口气生成了十篇完整学术论文。
AI for Science 是目前大模型落地的热门场景之一。
面对众多功能独特的AI工具,究竟哪个才是最适合的?本文将带你探索几款顶级的科学研究AI工具:Consensus、SciSpace、Elicit,还有一些正在崛起的黑马,看看谁更胜一筹。
数学大佬陶哲轩和OpenAI两位高管最近进行了一场线上对谈,主题为“The Future of Math with o1 Reasoning”,即以推理为主的o1模型如何与数学融合,从而解锁突破性的科学进步。
知识密集型工作也败了!大型语言模型在预测神经科学结果方面超越了人类专家,平均准确率达到81%,而人类专家仅为63%;模型通过整合大量文献数据,展现出了惊人的前瞻性预测能力,预示着未来科研工作中人机协作的巨大潜力。