斯坦福教授称LLM可发现科研疏漏
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斯坦福教授称LLM可发现科研疏漏
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AI 综述
斯坦福大学计算生物学教授 Anshul Kundaje 称，在通过大语言模型强化研究思路的测试中，LLM 能发现许多已被人类科学家忽略的问题，但模型并非始终可靠，在文献稀缺的小众领域表现会下降。 按其个人使用经验，较旧的 Gemini 表现较差，GPT Astra Ultra 表现突出；这一模型比较来自 Kundaje 的测试与评价，并非对所有研究场景的普遍结论。
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最新进展10月28日 22:40
斯坦福教授实测：LLM 审稿能发现人类科学家漏掉的问题报道时间线
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10月28日
- AGI Hunt斯坦福教授实测：LLM 审稿能发现人类科学家漏掉的问题
斯坦福计算生物学教授 Anshul Kundaje 表示，在强化研究思路场景下，大量测试显示 LLM 能发现许多科学家已经遗漏的问题。模型仍不完美，在文献稀少的小众领域表现会打折扣；他还称 older Gemini 表现很差，而 GPT Astra Ultra 在其经验中表现出色。
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