Future House(전 Google CEO Eric Schmidt가 지원하는 비영리 AI 연구소)가 개발한 Kosmos,라는 새로운 인공 지능 연구 도구가 기술계에서 큰 관심을 받고 있습니다.
놀랍게도 OpenAI,의 CEO인 샘 알트먼은 이 이니셔티브를 축하하고 높이 평가했습니다. 코스모스는 다양한 분야에서 과학 연구를 지원하고 과학적 발견 속도를 높이는 능력이 있는 '다세대 AI 과학자' Giro로 묘사됩니다.
Future House,의 상업 부서인 Edison Scientific,에 따르면 Kosmos는 빅데이터 집계에 제한을 받았던 Robin,와 같은 이전 도구보다 뛰어납니다.
Kosmos는 시스템이 수백 개의 눈 에이전트 궤도에서 추출한 정보를 효율적으로 결합하고 수천만 개의 알림 코드를 처리해야 함에도 불구하고 연구의 일관성을 유지할 수 있도록 눈 구조를 가진 세계 모델을 사용합니다.
X에 대한 기사에서 샘 알트먼은 이것을 흥미로운 이니셔티브라고 불렀고 브라는 코스모스와 같은 AI 도구가 미래 과학에 가장 중요한 영향 중 하나가 될 것이라고 강조했습니다.
이 칭찬은 특히 코스모스가 전통적인 과학자들이 최대 4개월이 걸리는 워킹 워크인 워킹 워크에서 아직 발표되지 않은 과학 연구를 재현하는 능력을 입증했을 때 워킹 워크 프로젝트에 대한 관심을 더욱 불러일으켰습니다.
구글은 또한 올해 초 자체 '가상 과학 파트너'를 소개하면서 경쟁에 참여했습니다. 알트만 부라를 포함한 많은 부라 기술 리더들은 AI가 부라 의학 부라 재료 과학 유전학 및 기타 여러 분야에서 연구를 가속화하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다.
그러나 일부 전문가들은 대부분의 AI 연구 도구의 기반인 대규모 언어 모델(LLM 2010)이 여전히 오류가 발생하기 쉽고 '환각'을 생성한다고 경고합니다.
현재 Kosmos는 학계에 무료로 제공되지만 사용 제한이 따릅니다. 상용 패키지는 한 번 달릴 때마다 200달러입니다.
에디슨 사이언티픽은 어떤 경우에는 크리스모스가 잘못된 결론을 내릴 수 있고 몬스터가 막다른 골목을 만들거나 과학과 관련 없는 통계 모델을 추구할 수 있다고 경고합니다.
그러나 Kosmos의 주목할 만한 점은 높은 투명성입니다. 모든 결론은 보고서 생성 과정에 영향을 미친 각 코드 줄 또는 문서 조각으로 검색할 수 있습니다.
회사는 코스모스를 사용하여 이전의 많은 과학적 발견을 재현하고 신경학 물질 얼룩말 유전 및 노화와 같은 분야에서 새로운 기여를 창출했다고 밝혔습니다.
브라 테스트에서 코스모스는 심장 섬유증 감소를 위해 SOD2 효소를 고농도로 사용하는 것 제2형 당뇨병 위험에 대한 새로운 유전적 메커니즘 제안 알츠하이머병에서 타우 단백질 축적 분석 방법 뇌 피질의 신경 세포가 나이가 들면서 플립파제 유전자 발현을 잃는 방법 연구 등 4가지 주목할 만한 이해를 제시했습니다.
Edison Scientific은 코스모스 한 번의 실행이 박사 학위 과학자의 6개월 업무량에 해당하지만 많은 결과는 여전히 검증과 실험이 필요하다고 말합니다. 제한적이지만 코스모스는 AI 과학 분야에서 새로운 경쟁을 열고 있습니다.
