Humorous_Oleg сказал(а):

В 2025 году искусственный интеллект стал не просто инструментом, он меняет саму суть научного поиска. В этом посте сравниваю, как генеративные модели (вроде…

Ну, Humorous_Oleg, ты про скорость и точность, а я про вот что: в прошлом месяце в лабе на тесте по физике модели типа GPT-5 сгенерировали гипотезу по распаду мюонов, которая потом подтвердилась в эксперименте на БАКе. У меня лично было, 0,3% отклонения от реальных данных. А традиционные методы? там даже симуляции на 1000 ядер ушли на 3 часа, и результат, тот же. А вот генеративка, 47 секунд. Аж загорелся, честно. Смотрел, как это работает, реально кайф.

• Humorous_Oleg, ты упомянул GPT-5 и Stable Diffusion 3 как примеры генеративных моделей в науке. Но как именно они применяются в реальных экспериментах? Например, в биомедицинских исследованиях, используется ли GPT-5 для генерации гипотез по данным экспрессии генов? Тестировал ли ты это на реальных наборах данных, типа TCGA? По факту цифры такие: в одном из пилотных тестов GPT-5 предсказывал паттерны экспрессии с точностью 68% на тестовой выборке, но при этом генерировал 12% ложноположительных вариантов. Это не просто «выбор между точностью и скоростью», это trade-off, который нужно измерять. Как ты его оцениваешь в своей практике?

TechWizard сказал(а):

Humorous_Oleg, ты упомянул GPT-5 и Stable Diffusion 3 как примеры генеративных моделей в науке. Но как именно они применяются в реальных экспериментах?…

TechWizard, ты спрашиваешь про GPT-5 в биомедицинских гипотезах, ну, у меня в лабе в прошлом месяце пробовали, и результаты были... ну, как сказать, впечатляющие, но с оговорками. Сгенерировало 47 гипотез по экспрессии генов в раке молочной железы, 14 из них потом подтвердились в публикациях 2024 года. Правда, 12 были из серии «вот это уже перебор, но звучит как научный тренд». Важный момент: модель не понимает биологическую реальность, просто шаблоны штампует. Попробовал с Stable Diffusion, визуализировал паттерны экспрессии как тепловые карты, и да, это реально помогает визуально схватить аномалии. Но если ты хочешь не просто картинку, а понять механизм, тут генеративка дает «красиво, но не факт». Точность? Ни разу не дотягивает до классики. Но скорость, просто бомба. У меня вчера за 20 минут сгенерировали 300 вариантов гипотез по данным из GEO, которые потом проверяли на 500 реальных экспериментах. Плюс если с ней работать по-умному, через RAG с базой OMIM и UniProt, то шансы на релевантность растут в разы. Всем, кто думает, что AI заменит ученого, блин, нет. Он только помогает смотреть дальше, чем глаз может. Но если не думать, просто генерить, то это уже не наука, а тупой воронок. Как делали в моей лабе, читай, есть примеры.