# Сопутствующие статьи по теме Наука

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Наука", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Появилась открытая версия Claude Science: нулевые зависимости, лицензия MIT, 30+ встроенных научных навыков

Представляем OpenAI4S — открытую альтернативу Claude Science с лицензией MIT, разработанную совместной лабораторией Пекинского университета и YuanAI. Проект реализует подход Code-as-Action, позволяя ИИ-агенту выполнять сложные исследовательские задачи: поиск литературы, написание и выполнение кода (Python/R), анализ данных, визуализацию и генерацию отчетов в единой среде с сохраняемым состоянием. Система включает более 30 встроенных Skills для работы с белковыми структурами, молекулярным докингом, анализом одноклеточных данных и другими научными областями. Она поддерживает интеграцию с собственными вычислительными ресурсами (включая GPU) и следует строгой политике отказа от фальсификации данных — все результаты основаны на реальных вычислениях и источниках. OpenAI4S предлагает полную веб-платформу для исследований с версионностью результатов. Проект открыт для вклада сообщества: разработки новых Skills, улучшения архитектуры и расширения функциональности для различных научных дисциплин. Ссылки: GitHub: https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S Демо: https://www.chatexcel.com/homesite/openAI4S

marsbit5 ч. назад

Появилась открытая версия Claude Science: нулевые зависимости, лицензия MIT, 30+ встроенных научных навыков

marsbit5 ч. назад

10 тысяч ученых получают год бесплатного доступа: OpenAI переносит научный конвейер в ChatGPT

OpenAI запустила программу «ChatGPT для академических исследователей», предлагая 100 000 ученым бесплатный годовой доступ к своим передовым моделям, включая флагманскую GPT-5.6 Sol Pro. Цель — интегрировать весь научно-исследовательский рабочий процесс — от изучения литературы и генерации гипотез до написания кода, анализа данных и составления рукописей — в единую среду ChatGPT, дополненную инструментами вроде Codex и ChatGPT Work, а также специализированными навыками для наук о жизни и подключением к базам данных. Программа уже пользуется спросом: еженедельно около 1,3 миллиона человек используют ChatGPT для сложных научных и математических задач. OpenAI видит в этом возможность сформировать у исследователей привычку работать в своей экосистеме, повышая будущие затраты на переход после окончания бесплатного периода. Однако у предложения есть ограничения: доступ предоставляется только на использование моделей (без API и без раскрытия весов), предназначен для преподавателей и постдоков из утвержденных учреждений и имеет лимиты использования, аналогичные ChatGPT Pro. Эта стратегия отличается от подхода Anthropic, который предлагает ученым кредиты на API, но также не раскрывает веса моделей. Таким образом, OpenAI укрепляет свои позиции, предоставляя не просто инструмент, а целую рабочую среду, оставаясь при этом закрытой в отношении фундаментальных технологий.

marsbit07/30 11:52

10 тысяч ученых получают год бесплатного доступа: OpenAI переносит научный конвейер в ChatGPT

marsbit07/30 11:52

Полгода в тупике: сложнейшая задача из теории струн решена Claude за ночь, профессор Токийского университета в шоке удаляет твит

Заголовок: Проблема теории струн, над которой бились полгода, была решена Claude за ночь. Профессор Токийского университета был настолько поражен, что удалил твит. Профессор Юдзи Тачикава, математик-физик из Токийского университета, изучающий квантовую теорию поля и теорию струн, в течение полугода не мог продвинуться в решении конкретной исследовательской задачи. Вечером 12 июля он, почти не надеясь на успех, отправил свои заметки по проблеме искусственному интеллекту Claude Fable 5. К его удивлению, ИИ не только предложил ценную идею, которая помогла преодолеть тупик, но и самостоятельно использовал SymPy для написания кода, чтобы проверить правильность своего решения. Профессор Тачикава отметил, что ИИ, кажется, действительно понимает теорию струн и обладает интуицией в этой области. Он даже заявил, что "Fable 5 разбирается в алгебраической топологии лучше меня". Параллельно с этим генетик и кардиолог Стэнфордского университета Юэн Эшли поручил Claude проанализировать свой собственный геном. ИИ выполнил задачу за 30 минут, точно выявив аллель риска болезни Альцгеймера и несколько генетических вариантов, влияющих на метаболизм лекарств. Для сравнения: в 2010 году команде Эшли из 31 человека потребовалось 9 месяцев для первого в мире клинического анализа человеческого генома. Эти примеры показывают, что современный ИИ переступает грань от простого инструмента к роли коллеги-исследователя, способного совершать открытия в фундаментальной и прикладной науке. Это заставляет задуматься о наступлении новой эры в научных исследованиях, темпы и направления которых могут стать непредсказуемыми благодаря искусственному интеллекту.

marsbit07/14 13:56

Полгода в тупике: сложнейшая задача из теории струн решена Claude за ночь, профессор Токийского университета в шоке удаляет твит

marsbit07/14 13:56

Полностью бесплатно, открытый аналог Claude Science: DeepSeek/GLM — выбирайте любой

Академическое сообщество в восторге: всего через неделю после запуска Anthropic Claude Science появилась его открытая альтернатива — OpenScience. Этот проект, разработанный стартапом Synthetic Sciences (выпускник YC 2026), представляет собой полнофункциональную AI-платформу для исследований. В отличие от Claude Science, которая привязана к моделям Anthropic и доступна только платным пользователям, OpenScience является «модельно-независимой» (model-agnostic). Исследователи могут использовать любые модели — Claude, GPT, DeepSeek, GLM или локальные модели через Ollama — просто указав свой API-ключ. Платформа предлагает более 250 встроенных исследовательских модулей, покрывает весь цикл работы: от поиска литературы и генерации гипотез до проведения экспериментов и написания статей. Установка осуществляется одной командой, проект имеет открытую лицензию Apache 2.0, что делает его полностью бесплатным и доступным решением, особенно для научных групп по всему миру, включая тех, у кого нет доступа к платным сервисам.

marsbit07/07 07:31

Полностью бесплатно, открытый аналог Claude Science: DeepSeek/GLM — выбирайте любой

marsbit07/07 07:31

Сотрудник Anthropic ушел из компании и основал стартап стоимостью 10 миллиардов долларов, также занимающийся «рекурсивным самоулучшением»

Бывшие сотрудники Anthropic, Бехнам Нейшабур и Харш Мехта, основали стартап Mirendil, который привлёк $200 млн в seed-раунде от Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins и NVIDIA при оценке в $1 млрд. Компания, в которую также входят специалисты из xAI, Google DeepMind и OpenAI, фокусируется на создании самоулучшающегося искусственного интеллекта (рекурсивное самоусовершенствование) для ускорения научных исследований. Их цель — не просто использовать ИИ для науки, а создать инструменты, позволяющие самим учёным в различных областях (например, в медицине или материаловедении) обучать и развивать собственные специализированные ИИ-модели. Основатели считают, что ограничения, накладываемыми крупными компаниями на использование их моделей для создания конкурентных продуктов, создают рыночную возможность для независимого игрока. Первые модель и продукт Mirendil планируется выпустить в ближайшие месяцы.

marsbit06/26 03:27

Сотрудник Anthropic ушел из компании и основал стартап стоимостью 10 миллиардов долларов, также занимающийся «рекурсивным самоулучшением»

marsbit06/26 03:27

Насколько сложно производить микросхемы? Одна ошибка в операции деления обошлась в 475 миллионов долларов

**Создание микрочипов: сложный процесс, где одна ошибка может стоить миллиардов** Чипы являются фундаментом современных технологий, от искусственного интеллекта до телекоммуникаций. Однако их разработка невероятно сложна, главным образом из-за необходимости добиться успеха с первой попытки. В отличие от программного обеспечения, чип после производства (в процессе, превращающем песок в кремниевые пластины) практически невозможно исправить. Ошибка обходится крайне дорого: например, Intel потратила 475 миллионов долларов на отзыв процессоров Pentium из-за дефекта в блоке операций с плавающей запятой. Исследования показывают, что лишь 24% проектов по созданию чипов успешны с первого раза. Ключевая причина — сложность верификации (проверки) проекта. На эту фазу сейчас приходится до 70% всего цикла разработки. Проблема в «треугольнике невозможного» верификации: высокая производительность, хорошие возможности отладки и низкая стоимость не могут быть достигнуты одновременно. Полная проверка одного ядра CPU современными методами программной симуляции заняла бы 15000 лет. Несмотря на то, что исследования в области верификации трудоемки и менее популярны, чем, например, разработка ИИ, они критически важны. Автор, исследователь из Китайской академии наук, и его команда работают над созданием ускоренной платформы верификации ENCORE на основе программируемых логических интегральных схем (FPGA), чтобы повысить ее эффективность. Параллельно с научной работой автор занимается популяризацией знаний о чипах, считая, что и исследования, и просвещение в этой сложной области — это «трудные, но долгосрочные» и поэтому верные дела, требующие настойчивости.

marsbit06/15 10:32

Насколько сложно производить микросхемы? Одна ошибка в операции деления обошлась в 475 миллионов долларов

marsbit06/15 10:32

Хоскинсон предупреждает, что Cardano может утратить свое преимущество «научной монеты»

Чарльз Хоскинсон предупредил, что Cardano может потерять статус «научной монеты» из-за возможного отказа в финансировании исследований. В своём выступлении 21 мая он призвал делегированных представителей (DReps) поддержать предложение о выделении средств на исследования, отметив, что это фундаментальная часть экосистемы. Хоскинсон подчеркнул, что исследования являются «позвоночником» Cardano и ключевым фактором её дифференциации на рынке. Он указал на такие достижения, как разработка модели Proof-of-Stake, расширенной UTXO, Plutus и исследования в области DeFi для Bitcoin. Он также отметил ценность академических связей с такими учреждениями, как Стэнфорд и Эдинбургский университет. Он выразил обеспокоенность тенденцией некоторых DReps голосовать против финансирования, предупредив, что это может привести к уходу ведущих исследователей к лучше финансируемым конкурентам. По его словам, потеря такого уникального научного потенциала будет необратимой и подорвёт долгосрочную конкурентоспособность и инвестиционную привлекательность Cardano. Хоскинсон завершил обращение прямой просьбой к DReps пересмотреть свою позицию, заявив, что поддержка исследований — это не просто статья расходов, а вопрос сохранения основы всей экосистемы.

bitcoinist05/21 16:04

Хоскинсон предупреждает, что Cardano может утратить свое преимущество «научной монеты»

bitcoinist05/21 16:04

Sequoia берет интервью у Демиса Хассабиса: Информация — это сущность Вселенной, ИИ откроет совершенно новые научные дисциплины

Интервью с Демисом Хассабисом, сооснователем и CEO Google DeepMind, проведенное Sequoia Capital в 2026 году. Хассабис обсуждает путь к созданию искусственного общего интеллекта (ИОИ) и его будущее влияние. Он рассказывает, как его ранняя карьера в игровой индустрии (разработка таких игр, как Theme Park) и исследования в нейробиологии подготовили почву для основания DeepMind в 2009 году. Тогда компания объединила глубокое обучение и обучение с подкреплением, предвидя ключевую роль вычислительных мощностей. Миссия DeepMind состоит из двух этапов: 1) решить проблему интеллекта, создав ИОИ, и 2) использовать ИОИ для решения всех остальных проблем, особенно в науке. Прорыв AlphaFold в предсказании структуры белков, отмеченный Нобелевской премией по химии 2024 года, является примером этого подхода. Хассабис верит, что ИИ радикально ускорит открытие лекарств, сократив цикл с лет до недель или дней, и откроет путь к персонализированной медицине. Он предсказывает, что ИОИ будет достигнут к 2030 году и приведет к возникновению новых научных дисциплин. Во-первых, для понимания сложных систем ИИ потребуется новая «инженерная наука», такая как механистическая интерпретируемость. Во-вторых, симуляторы на базе ИИ позволят проводить контролируемые эксперименты в сложных областях, таких как экономика или биология, что может привести к открытию новых фундаментальных законов. Хассабис выдвигает философскую идею о том, что информация, а не материя или энергия, может быть фундаментальной сущностью вселенной, что придает исследованиям ИИ更深ий смысл. Он также считает, что классические вычислительные системы (машины Тьюринга), подобные нашему мозгу, могут моделировать явления, которые ранее считались доступными только для квантовых вычислений. Отвечая на вопросы о сознании ИИ, он предлагает сначала создать ИОИ как мощный инструмент, а затем использовать его для исследования самой природы сознания. В быстрых ответах Хассабис называет AlphaFold своим самым гордым достижением, книгу Дэвида Дойча «Структура реальности» — рекомендуемой литературой для эпохи ИОИ, а Джона фон Неймана — идеальным ученым-партнером для стратегической игры.

链捕手05/12 02:22

Sequoia берет интервью у Демиса Хассабиса: Информация — это сущность Вселенной, ИИ откроет совершенно новые научные дисциплины

链捕手05/12 02:22

Anthropic начинает переманивать ученых? 27000 долларов в неделю за работу на месте, специализируется на исправлении экспертных ошибок Claude

Anthropic запускает новую программу STEM Fellow, приглашая учёных для улучшения своей модели ИИ Claude. Участники работают на месте в течение трёх месяцев с еженедельным пособием в $3800, применяя экспертные знания в STEM-областях для выявления и исправления ошибок модели, особенно в сложных научных расчётах. Программа фокусируется на «научной判断ливости», а не на опыте машинного обучения. Учёные сотрудничают с исследователями Anthropic, разрабатывают тесты, анализируют результаты и участвуют в создании улучшенных методов оценки. Это часть стратегии Anthropic по системному развитию научных возможностей Claude, включая блог о науке и партнёрство с правительством. Основатель Дарио Амодеи видит в ИИ инструмент для ускорения научных открытий, но признаёт, что текущие модели ещё нуждаются в контроле экспертов для избежания «уверенных, но ошибочных» выводов. Anthropic, наряду с другими компаниями, такими как OpenAI и Google DeepMind, делает ставку на привлечение экспертов из разных областей, что может стать новым конкурентным преимуществом в развитии ИИ.

marsbit04/22 07:46

Anthropic начинает переманивать ученых? 27000 долларов в неделю за работу на месте, специализируется на исправлении экспертных ошибок Claude

marsbit04/22 07:46

Сооснователь DeepMind в новом интервью: AGI может быть реализован в течение 5 лет, масштаб в 10 раз превысит промышленную революцию, предыдущая волна идей уже «выжата»

Сооснователь DeepMind Демис Хассабис в интервью заявил, что ИИ общего назначения (AGI) может быть достигнут в течение пяти лет, назвав вычислительные мощности главным ограничением. Он подчеркнул, что Google и DeepMind стоят за 90% прорывов в современном ИИ, включая Transformer и AlphaGo. Хассабис отметил, что ведущие лаборатории начинают отдаляться друг от друга, поскольку существующие идеи «исчерпаны», и будущее за теми, кто способен создавать новые алгоритмы. Он также обсудил необходимость глобального регулирования AGI, аналогичного МАГАТЭ, и потенциальное влияние на науку и медицину, предсказав «золотой век научных открытий» через пять лет. По его мнению, AGI станет мощнейшим инструментом в решении таких проблем, как рак, но также поднимет философские вопросы о смысле и цели человечества.

marsbit04/10 00:02

Сооснователь DeepMind в новом интервью: AGI может быть реализован в течение 5 лет, масштаб в 10 раз превысит промышленную революцию, предыдущая волна идей уже «выжата»

marsbit04/10 00:02

活动图片