ИИ как участник научных открытий
На этой неделе произошло событие, которое может изменить подход к научным исследованиям. **GPT-5.2 Pro** от OpenAI помог ученым сделать новое открытие в области физики элементарных частиц. Впервые крупная языковая модель (LLM) не просто выступила в роли инструмента, а стала полноправным участником научного процесса.
Исследователи из ведущих университетов, включая Гарвард и Кембридж, совместно с **GPT-5.2 Pro** предложили новую формулу для конфигурации рассеяния глюонов, которая до этого считалась невозможной. Это открытие демонстрирует, что ИИ может не только помогать в математических расчетах, но и выявлять новые закономерности, которые ускользают от человеческого восприятия.
Обновление Gemini 3 Deep Think от Google
Тем временем, **Google** представила обновление для **Gemini 3 Deep Think** — системы, предназначенной для ускорения исследований и инженерии. Модель показывает впечатляющие результаты, обгоняя средние человеческие показатели на множестве тестов, таких как ARC-AGI-2 и Humanity’s Last Exam. Это обновление открывает новые возможности для использования ИИ в различных научных сферах.
Успехи и трудности в математических исследованиях
Компания **DeepMind** представила **Aletheia**, агент для математических исследований, который может генерировать, проверять и исправлять решения сложных задач. Этот подход позволил создать публикацию без участия человека, что является значительным шагом в области автоматизации научных исследований.
Однако, не все так гладко. В ходе **First Proof Challenge** ИИ справился только с двумя из десяти предложенных задач, что показывает, что пока модели нуждаются в значительной поддержке со стороны человека для достижения надежности.
Новые модели и разработки
Китайские лаборатории представили две новые открытые модели: **GLM-5** от Z.ai и **MiniMax M2.5**. Эти модели демонстрируют высокую эффективность и низкие затраты, что делает их привлекательными для использования в реальных условиях.
Также стоит отметить проект **OpenClaw**, который благодаря OpenAI стал независимой открытой платформой, и предварительный просмотр **WebMCP** от Google, стандартизирующий взаимодействие агентов с веб-сайтами.
Вывод
Эти достижения показывают потенциал ИИ в научных открытиях, однако подчеркивают важность надежной верификации решений. В будущем такие системы могут стать основой для исследований в биологии, химии и материаловедении.