из 10

смотреть не обязательно — забрать выжимку и пункты

оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал

Автоматизация науки: агенты GPT-4 и консенсус из ста прогонов

🔬 From Red Teaming GPT-4 to Automating Drug Discovery: The Future of AI in Science — Andrew White

Автоматизация науки с помощью AI требует глубокого взаимодействия экспертов из разных областей и использования современных моделей, таких как GPT-4 с агентами для химии. Ключ — комбинировать сложные симуляции с ограниченными экспериментальными данными и применять трансформеры для новых задач.

Автоматизация науки упирается не в интеллект моделей, а в научный вкус и проверку гипотез через данные, а не м

что из этого моё

Прогонять спорную задачу несколько раз и брать консенсус: Уайт запускает своего агента сто раз и смотрит, меняется ли вывод от выбора внутри анализа, — расхождение само показывает, где данных не хватает. Планку приёмки при этом ставить не на 100%: у него люди сходятся между собой лишь в 70% случаев, и агент там же, 60-70%. Остальные полтора часа — про свёртывание белков, поиск лекарств и споры о том, кем станет учёный.

Что забрать

отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →

прогнать свою задачу сто раз и сравнить разброс выводов агента

зафиксировать планку приёмки на 60-70% совпадений с человеком

о чём говорят, по времени

главы доводят до 09:14 · дальше по ролику меток нет

История protein folding00:00 ↗

Обзор попыток решить задачу свёртывания белков и революция AlphaFold.

Цель подкаста и объединение сообществ01:32 ↗

Задача объединить AI-инженеров и учёных для решения сложных научных проблем.

Опыт Андрю Уайта в науке и AI03:04 ↗

Путь от академии к стартапам и применение ML в химии и биологии.

Внедрение трансформеров в химию07:41 ↗

Использование GPT и трансформеров для химических задач и создание benchmark-ов.

Red teaming GPT-4 и ChemCrow09:14 ↗

Использование GPT-4 с агентами для управления лабораторными процессами и исследований.

дальше в дело

Собрать это в маршрут

все маршруты →

не хочешь разбираться сам

Сделаю это под задачу

форматы и цены →

похожие по смыслу · из облака

Инференс-провайдеры и стратегии Meta и OpenAI

мимо

→

AI ускоряет открытие материалов через активное обучение и ML

частично

→

LMSys Chatbot Arena: краудсорсинг парных сравнений вместо бенчмарков

частично

→

Выбор агентного фреймворка меняет результат ИИ с 20% до 66%

частично

→

ещё разборы

8.0

Контент-завод: из одного видео статья, подкаст, посты и презентация

телеграм · забрать

→

8.0

Harness как код: лимиты, верификация, наблюдаемость

harness · забрать

→

дата

2026-02-25

источник

▶смотреть видео →

теги

#агенты#оркестрация#llm#автоматизация

карта смысла · 6 утверждений · 17 подробностей по клику

Автоматизация научного цикла: от генерации гипотез до их проверки через литературу и данны