Phi Vũ
New member
OpenAI cho biết khoảng 1,3 triệu người dùng đang gửi gần 8,4 triệu tin nhắn mỗi tuần liên quan đến toán học nâng cao, mô phỏng vật lý và thí nghiệm sinh học. Báo cáo cho thấy AI dần được sử dụng như cộng sự nghiên cứu thay vì chỉ thử nghiệm đơn lẻ.
Báo cáo nêu ví dụ về RetroBioSciences, nơi AI được cho là giúp rút ngắn thời gian thiết kế protein từ nhiều năm xuống còn vài tháng. Những phương pháp lai giữa mô hình chung và công cụ chuyên biệt nhằm cân bằng hiệu suất và sự giám sát của con người.
Dù có các con số ấn tượng và tiến bộ trên các benchmark, báo cáo cũng thừa nhận việc xác thực độc lập còn hạn chế. Vẫn còn câu hỏi về tính bền vững của kết quả, mức độ áp dụng rộng rãi và liệu những cải tiến này có chuyển hóa thành tiến bộ khoa học lâu dài hay không. Việc giữ giám sát của chuyên gia và kiểm chứng độc lập tiếp tục là yếu tố then chốt.
Nguồn: Techradar
Tổng quan
OpenAI báo cáo rằng lượng tương tác liên quan đến khoa học và toán học tăng mạnh, khoảng 8,4 triệu tin nhắn mỗi tuần từ ~1,3 triệu người dùng. Mức sử dụng này tăng gần 50% trong một năm, cho thấy mô hình như GPT-5.2 được dùng thường xuyên trong quy trình nghiên cứu thực tế.Những phát hiện chính
Các mô hình được mô tả có khả năng duy trì chuỗi suy luận dài, tự kiểm tra kết quả và làm việc với hệ thống chứng minh hình thức như Lean. OpenAI cho biết mô hình đạt kết quả cấp vàng tại IMO 2025 và có tiến triển trên benchmark FrontierMath; một số đóng góp liên quan đến bài toán mở Erdős được các nhà toán học xác nhận.Ứng dụng theo lĩnh vực
- Toán học: mô hình hỗ trợ tái kết hợp ý tưởng, tìm liên hệ giữa lĩnh vực và tăng tốc quá trình xác minh hình thức, dù hiếm khi tạo ra lý thuyết hoàn toàn mới.
- Vật lý: phòng thí nghiệm dùng AI để tích hợp mô phỏng, nhật ký thí nghiệm, tài liệu và hệ thống điều khiển, đồng thời hỗ trợ khám phá lý thuyết.
- Hóa học và sinh học: kết hợp mô hình ngôn ngữ chung với công cụ chuyên biệt như mạng nơ-ron đồ thị và bộ dự đoán cấu trúc protein để tăng độ tin cậy và tốc độ thiết kế.
- Quy trình nghiên cứu: AI được dùng để xử lý tác vụ lặp, viết mã, tổng hợp tài liệu, phân tích dữ liệu, hỗ trợ mô phỏng và lập kế hoạch thí nghiệm, rút ngắn thời gian thực hiện nhiều công việc theo báo cáo.
Báo cáo nêu ví dụ về RetroBioSciences, nơi AI được cho là giúp rút ngắn thời gian thiết kế protein từ nhiều năm xuống còn vài tháng. Những phương pháp lai giữa mô hình chung và công cụ chuyên biệt nhằm cân bằng hiệu suất và sự giám sát của con người.
Dù có các con số ấn tượng và tiến bộ trên các benchmark, báo cáo cũng thừa nhận việc xác thực độc lập còn hạn chế. Vẫn còn câu hỏi về tính bền vững của kết quả, mức độ áp dụng rộng rãi và liệu những cải tiến này có chuyển hóa thành tiến bộ khoa học lâu dài hay không. Việc giữ giám sát của chuyên gia và kiểm chứng độc lập tiếp tục là yếu tố then chốt.
Nguồn: Techradar
Bài viết liên quan