AI Scientist: наука по 15$ за статью
Что происходит
Группа ученых из Оксфорда и Sakana.ai представила фреймворк AI Scientist — систему, которая генерирует научные статьи для популярных конференций. Процесс автоматизирован: генерируются идеи, проводятся эксперименты, делается текст. Они используют разные готовые нейросети типа ChatGPT. Получается примерно $15 за статью. Идея вызвала бурю в научном сообществе.
Как работает (в тч см рис)
1. Генерация идей: Модель генерирует идеи на основе шаблонов и предыдущих наработок. Для этого используется Claude Sonnet 3.5, GPT-4o, DeepSeek Coder и Llama-3.1. 2. Эксперименты: Идеи проверяются через автоматическое выполнение экспериментов, включая исправление ошибок. 3. Написание статьи: Модель создает статью с помощью LaTeX-шаблонов, включая генерацию графиков и вставку ссылок. 4. Автоматическое рецензирование: Используется LLM для оценки статьи по стандартам конференций, таких как NeurIPS.
Чему все радуются
- Экономится время на подготовку публикаций
- Автоматизируется весь процесс
- Статья сразу в нужном формате (ну почти)
- Наука теперь будет двигаться быстрее
О чем переживают
- Снизится качество исследований — системы не понимают философии науки и не учитывают фальсифицируемость
- Научные конференции и журналы могут засориться низкокачественными статьями
- Риск подмены научного творчества автоматической генерацией контента
· 29.08
Что я думаю про AI Scientist
Разумеется, AI Scientist будет использоваться всеми, как сейчас студенты и ученые юзают ChatGPT и Paraphraser. Это поможет ускорить процесс создания черновиков и исследований, что, безусловно, полезно.
На что я обратил внимание
Мне нравится, что модель объединяет компоненты, каждый из которых — это отдельный классный стартап:
😳 генерация идей для публикаций (и стартапов) – огонь? огонь!
😳 автоматические эксперименты в науке (и бизнесе) – топейше? топейше!
😳 автоматическое написание документа по всему проделанному – имба? имба!
😳 автоматическое рецензирование – пушечка? пушечка! Особенно полезно для тех, кто боится, что наука и NeurIPS захлебнутся в потоке слабых публикаций.
📖📖📖📖📖📖📖📖
Чтобы не засорять науку, публикации можно проверять не только по тексту, но и с помощью антифрод-систем. Например, анализировать авторов: кто они, как часто подают статьи, с кем они связаны. Это поможет автоматизировать оценку качества и отсеивать слабые работы.
Если вам интересны подобные решения, приходите к нам в glmind, мы умеем в антифрод.
ответить
коммент удалён