Семь свежих работ показывают, куда смещается научный ИИ: от красивых предсказаний к проверяемым механизмам, физическим ограничениям, памяти экспериментов и более контролируемому дизайну белков, молекул и материалов.
Пять свежих работ с arXiv показывают, как научные агенты переходят от демонстраций к проверяемым задачам: воспроизводят эксперименты по статьям, ищут признаки в моделях, прогнозируют иммунные реакции и улучшают оценку безопасности лекарств.
В новой порции научных препринтов сильнее всего выделяется OpenDiscoveryTrace: набор полных траекторий для оценки ИИ-учёных. Рядом — инструменты для поиска редких материалов, проверки белкового дизайна, устойчивой медицинской сегментации и быстрых моделей кристаллических структур.
