Matematyk Terence Tao potwierdził, że model OpenAI poradził sobie z problemem nr 281, co nazwał jednym z najbardziej jednoznacznych sukcesów AI. W cieniu medialnego szumu powstaje jednak rejestr nieudanych prób, który sprowadza entuzjazm na ziemię – skuteczność algorytmów wciąż wynosi ledwie kilka procent.
Read More
Brytyjski startup Basecamp Research, przy wsparciu Nvidii i Microsoftu, stworzył rodzinę modeli sztucznej inteligencji wytrenowanych na kodzie genetycznym miliona gatunków mikrobów. Wstępne wyniki sugerują przełom w edycji genów i walce z lekoopornością, choć twórcy rozwiązania zaznaczają: od obiecującego algorytmu do gotowego leku droga jest nadal daleka.
Read More
Protokół Science Context Protocol (SCP) ma potencjał, aby stać się spoiwem dla globalnej sieci autonomicznych agentów naukowych, znacząco zwiększając interoperacyjność i efektywność cyfrowych laboratoriów. Projekt, bazujący na sukcesie Model Context Protocol (MCP) od Anthropic, wychodzi naprzeciw specyficznym potrzebom procesów badawczych, co ma szansę zrewolucjonizować współczesną naukę.
Read More
Ponad połowa recenzentów artykułów naukowych korzysta już ze sztucznej inteligencji, a tempo adaptacji tych narzędzi stawia wydawnictwa przed wyzwaniem szybkiego opracowania adekwatnych polityk – wynika z globalnego badania przeprowadzonego przez wydawnictwo Frontiers.
Read More
Modele językowe przyspieszają badania, ale wkraczają też po cichu do artykułów i prac dyplomowych. Analiza dr. hab. Artura Strzeleckiego wykazała ślady ChatGPT w publikacjach z topowych czasopism, a uczelnie w Polsce wciąż nie mają spójnych standardów. Detektory zawodzą, promotorzy ostrzegają, a badanie MIT mówi o „długu poznawczym”.
Read More
Na konferencji Research@ w Warszawie wiceszef Google Yossi Matias przekonywał, że AI radykalnie skraca pętlę badawczą — od postawienia pytania, przez eksperyment, po wdrożenie. Prof. Piotr Sankowski z IDEAS podkreślił, że to szansa, ale bez zmiany fundamentów metody naukowej. Kluczowe stają się także wyniki negatywne, potrzebne do trenowania modeli.
Read More
Zespół z University of New Hampshire wykorzystał sztuczną inteligencję do wyodrębnienia i skatalogowania dziesiątek tysięcy materiałów magnetycznych z literatury naukowej. Nowa, przeszukiwalna baza obejmuje 67 573 pozycji i wskazuje 25 wcześniej nieopisanych związków, które zachowują magnetyzm w podwyższonych temperaturach — wynik istotny dla redukcji zależności od metali ziem rzadkich.
Read More
Perplexity wprowadza Patents — moduł do kwerendy patentowej, który zamienia pytania w języku naturalnym w uporządkowane wyniki z cytowaniami. Usługa jest dostępna globalnie bez opłat w wersji beta; płatne plany zapewnią wyższe limity i dodatkowe opcje konfiguracji modeli.
Read More
Startup Lila Sciences, tworzący platformę do automatyzacji badań naukowych opartą na sztucznej inteligencji, pozyskał 115 milionów dolarów finansowania, w tym od NVIDIA, co podniosło jego wycenę do ponad 1,3 miliarda dolarów. Firma stawia na generowanie własnych danych eksperymentalnych jako klucz do przyspieszenia odkryć naukowych.
Read More
Zespół Google Research, DeepMind i Yale opublikował C2S‑Scale 27B — model bazowy dla analizy single‑cell RNA‑seq, który potrafi „czytać” pojedyncze komórki tak, jak duże modele językowe czytają zdania. Dzięki temu naukowcy mogą zadawać pytania o działanie genów w formie tekstu i szybciej generować biologiczne hipotezy.
Read More