Модели как исследователи: доказательство теорем, поиск законов природы и работа в лаборатории.
18 материалов
Как превратить генерацию продуктовых идей из творческого хаоса в воспроизводимую систему: сигналы рынка, конкуренты, сегменты, ICP, интервью, Pain Map, JTBD, гипотезы и Lean Canvas — с ИИ-агентами на каждом этапе.
Большинство сегодняшних математических ИИ-систем умеют впечатлять в режиме «вот задача — вот ответ». Но настоящая математика так не работает. Она живёт в черновиках, тупиках, сомнениях, странных догадках, полуверных леммах и внезапно найденной статье двадцатилетней давности, которая меняет всё. Именно в эту неаккуратную, человеческую часть…
У генеративного ИИ есть удобная иллюзия компетентности: модель пишет, рисует, иногда даже «планирует», и кажется, что у нее внутри есть нечто вроде картины мира. Но как только систему просят не просто продолжить текст, а долго и целенаправленно действовать — управлять роботом, ходить по сайтам, договариваться с людьми или ставить научные…
Мы находимся внутри тихой научной революции. Ее особенность в том, что она происходит не столько в технологиях, сколько в том, как мы понимаем реальность. Меняется то, как мы понимаем природу жизни и интеллекта. Долгое время наше представление о мире было интуитивным. Сначала возникает жизнь, а затем из неё появляется разум. Биология в этой схеме…
Генеративные модели научились рисовать впечатляющие ролики, но у такого видео есть слабое место: оно не обязано подчиняться законам физики. Объект может «плыть» в воздухе, частицы — игнорировать гравитацию, а твёрдые тела — проходить друг сквозь друга. Для задач пространственного интеллекта…
Автономные ИИ-ученые уже умеют читать статьи, предлагать гипотезы, запускать расчеты и даже управлять экспериментами. Но в реальной науке их возможности часто «заперты» внутри конкретной лаборатории, набора скриптов и ручных договоренностей о том, где лежат данные и как использовать приборы. Как…
Сегодня LLM умеют многое: объяснять сложные темы, писать код, держать длинную нить рассуждений. Но наука — это не только вызубрить ответы. Это исследовательский цикл: разобраться в литературе, придумать гипотезу, проверить ее экспериментом, а потом честно интерпретировать результаты и…
В последние пару лет большие рассуждающие модели (LRM) заметно подтянулись в олимпиадной математике. На задачах уровня AIME (Американский Инновационный Математический Экзамен) им часто хватает одного длинного «прогона» рассуждений: модель пишет цепочку мыслей, проверяет ответ, иногда делает пару…
Большинство сегодняшних подходов к «научному ИИ» выглядят как понятный пайплайн. Есть центральный управляющий алгоритм, есть метрика, есть короткий цикл: сгенерируй улучшение, запусти тест, выбери лучшее, повтори. В целом это работает, но одновременно убирает то, что делает науку наукой: долгую…
В последнее время автономные агенты позиционировались как системы, которые умеют генерировать идеи и код на их основе, самостоятельно проводить эксперименты и писать научные статьи. Однако на практике такие системы часто оказывались неэффективными: генерируемые ими идеи были не до конца…
В медицине клинический диагноз часто требует от врача нескольких действий: построения разумной гипотезы на основании симптомов пациента, проведения соответствующих тестов для подтверждения или исключения этой гипотезы, а также окончательного решения о том, когда остановить тестирование и сделать…
Научные графики, интерактивные интерфейсы, а также анимации различных теорем – всё это, по сути, визуальное представление кода. Однако сегодня системы искусственного интеллекта учитывают только текстовую модальность и не принимают во внимание, как код будет выглядеть на экране или как он будет…
В научных данных часто скрыты простые законы — уравнения, которые объясняют зависимость между величинами. Но найти их непросто: пространство формул огромное, данные бывают шумными, а перебор вариантов быстро захлёбывается. Символическая регрессия как раз и пытается восстановить такую компактную…
Короткое 2–10‑минутное видео с пояснениями к статье сегодня стало почти обязательным: его ставят на страницу проекта, показывают на семинарах, пересылают коллегам. Но сделать такое видео — это часы подготовки слайдов, запись голоса и говорящей головы, монтаж и правки. И это совсем не то же…
За последний год стало ясно: чтобы лучше решать сложные задачи, LLM не обязательно должны только расти в параметрах. Важнее научить модель думать длинно и структурировано, а часть вычислений перенести на этап выполнения запроса. K2‑Think — яркий пример этого сдвига. Команда берёт доступную по…
Мы привыкли к тому, что научная статья — это текст, рисунки и где-то в репозитории код. Дальше начинается рутина: искать зависимости, настраивать окружение, разбираться в API и форматах данных. Для многих это высокий порог входа. Paper2Agent предлагает простой подход: превращать статьи в…
Мы привыкли к ИИ как к умному калькулятору: он помогает с анализом данных, но решения и эксперименты остаются за людьми. Исследователи предлагают другой взгляд: агентный ИИ переходит к роли автономного научного партнера. Он читает литературу, формулирует гипотезы, планирует эксперименты,…
Сегодня многие ИИ-агенты остаются реактивными: видят кадр — действуют, видят следующий — снова действуют, а связной картины мира не формируют. Отсюда проблемы с дальними маршрутами, переиспользованием опыта и гибкостью. В биологии это решено элегантно: мозг хранит ориентиры, маршрутное знание и…