Необычные органические реакции

[Loiso Pondohva]

В 12.10.2024 в 21:02, Shizuma Eiku сказал:

Это просто усовершенствованный гугл, который выдает ответ в виде текста не мелкими фрагментами, а уже более крупными.

В корне не соглашусь. Я заставлял продумывать схемы, которые в принципе никогда не существовали, выдвигать научные гипотезы по открытым проблемам, которые конфликтуют с существующими и никогда не публиковались, но при этом имеют право на жизнь (но всё ещё не являются число запромчеными мной). Особенно после прикрутки Вольфрама и доступа к белковым атласам и закрытым базам статей, а также базовой формальной логике, оно вполне пишет средней руки статьи с огромной уникальностью, а некоторые гипотезы даже проверяемы. Очень меньше стало галлюцинировать в перегруппировках в орге (даже с нетипичными реактивами) и вообще великолепно проявляет себя в матане и сопромате. 
Неплохо работает с кастомными графиками, PDF и распознаванием видеопаттернов. 
Неплохо использует мат статистику там где надо, и даже способно принимать кастомные референсные данные. 
Так что 4GPTшка с расширенными мощностями - реально мощный инструмент
Стала сильно реже выдумывать не существующие молекулы и механизмы
Но всё ещё часто галлюцинирует по названиям, а также по фолдингу. Также довольно сложно обучить на апроксимацию квантовых расчётов по афинностям связывания кастомных молекул с рецепторами, но можно 
Иногда галлюцинирует когда не может связать между собой расчёты и номенклатуру. 
Иногда страдает путая ссылки на источники 
Но в целом после прикрутки Вольфрама и некоторых доработок - это уже можно использовать как мощный научный инструмент, если перепроверять и правильно промтить и обучать. 
Ну и презентации классные делает. 
Код...пишет как джун, рабочий, но не оптмальный. 
И хуже работает с редкими языками типа фортрана или локальных языков которые используются одной-двумя фирмами со скудной документацией
По университетской программе и задач из бумажных методичек 3ка давала процентов 50-60 правильных ответов, 4ка под 90 
 

[Loiso Pondohva]

В 12.10.2024 в 21:02, Shizuma Eiku сказал:

Это просто усовершенствованный гугл, который выдает ответ в виде текста не мелкими фрагментами, а уже более крупными.

Типа гугл тебе не сделает хороший расчёт по процентному повышению спонтанной активности мышек после введения TAAR агониста по EXCEL таблице и видеоряду, или не посчитает афинность аминоазулена по мелатониновому рецептору, которые потом подтвердит лаборант, а сетки уже почти могут 
И точно не выдвинет уникальную гипотезу редкого феномена косоглазия при при введении мю-агонистов, предоставив данные экспрессии и генетически вариации экспрессии белков в глазодвигательном ядре
А от сеток этого уже почти можно добиться 

В 12.10.2024 в 21:02, Shizuma Eiku сказал:

Это просто усовершенствованный гугл, который выдает ответ в виде текста не мелкими фрагментами, а уже более крупными.

Всё еще нужно это раз по 10 проверять, правильно спрашивать и немного подталкивать к ответам. И они далеки от гениальных. Так что никакой паники. Но иногда они выдают вполне уникальную компиляцию инфы, которая никогда не была ранее опубликована и опробована, с приемлемой точностью 
А иногда выдает такой бред который аспирант/рецензент может принять за рассуждения коллеги, и при этом же является полнейшей брехнёй, хоть и страшно последовательной, логичной и красивой 

[Arkadiy]

В 13.10.2024 в 03:13, Loiso Pondohva сказал:

В корне не соглашусь. Я заставлял продумывать схемы, которые в принципе никогда не существовали, выдвигать научные гипотезы по открытым проблемам, которые конфликтуют с существующими и никогда не публиковались, но при этом имеют право на жизнь (но всё ещё не являются число запромчеными мной). Особенно после прикрутки Вольфрама и доступа к белковым атласам и закрытым базам статей, а также базовой формальной логике, оно вполне пишет средней руки статьи с огромной уникальностью, а некоторые гипотезы даже проверяемы. Очень меньше стало галлюцинировать в перегруппировках в орге (даже с нетипичными реактивами) и вообще великолепно проявляет себя в матане и сопромате. 
Неплохо работает с кастомными графиками, PDF и распознаванием видеопаттернов. 
Неплохо использует мат статистику там где надо, и даже способно принимать кастомные референсные данные. 
Так что 4GPTшка с расширенными мощностями - реально мощный инструмент
Стала сильно реже выдумывать не существующие молекулы и механизмы
Но всё ещё часто галлюцинирует по названиям, а также по фолдингу. Также довольно сложно обучить на апроксимацию квантовых расчётов по афинностям связывания кастомных молекул с рецепторами, но можно 
Иногда галлюцинирует когда не может связать между собой расчёты и номенклатуру. 
Иногда страдает путая ссылки на источники 
Но в целом после прикрутки Вольфрама и некоторых доработок - это уже можно использовать как мощный научный инструмент, если перепроверять и правильно промтить и обучать. 
Ну и презентации классные делает. 
Код...пишет как джун, рабочий, но не оптмальный. 
И хуже работает с редкими языками типа фортрана или локальных языков которые используются одной-двумя фирмами со скудной документацией
По университетской программе и задач из бумажных методичек 3ка давала процентов 50-60 правильных ответов, 4ка под 90 
 

Проведите экспериментальный синтез и докажите обратное!

Химия -наука  экспериментальная! Все ваши бумажные рассуждения может подтвердить или опровергнуть только эксперимент

[Loiso Pondohva]

В 13.10.2024 в 14:42, Arkadiy сказал:

Проведите экспериментальный синтез и докажите обратное!

Химия -наука  экспериментальная! Все ваши бумажные рассуждения может подтвердить или опровергнуть только эксперимент

Я как раз говорю что многие вещи которые гипотетитически считали или обсчитывали сетки - вполне себе подтверждались в лабе с некоторой точностью (не только GPT, но и её форки, модификации и вещи разработанные моими коллегами). Это пугает когда сетка выдает внятную гипотезу или расчёт, который подтверждается потом ручками на практике.  

Но как я и сказал
Точность далека от абсолютной, гениальных озарений они не выдавали пока что, а порой даже открыто галлюциноировали, неся наукообразный бред с серьёзной рожей. Я лишь указал на факт что они МОГУТ генерировать новую неизвестную информацию, которая оказывается правдива. Это слегка пугает и вдохновляет. Я бы очень хотел AI рецензента, способного искать фактологические и метолологичнские ошибки в новых публикациях. Но до этого пока далеко 

Так что я иногда возвращаюсь потестить новые модели чтобы понять как продвинулось дело. 
Но по нормальному исследовать конкретно механизм  Вильгеродта-Киндлера  я пока не могу. Не те мощности, не та лаба, не тот научник. 
Так что я просто указал на то что "Википедийный" механизм уж очень смахивает на наукообразное галлюцинирование и мне не слишком верится что это реально возможно на каком-то интуитивном уровне. 
Мне просто не понравилось сравнение с гуглом, потому что это уже давно совершенно другой уровень. 

Изменено 13 Октября, 2024 в 14:06 пользователем Loiso Pondohva

[Arkadiy]

В 13.10.2024 в 17:03, Loiso Pondohva сказал:

Я как раз говорю что многие вещи которые гипотетитически считали или обсчитывали сетки - вполне себе подтверждались в лабе с некоторой точностью (не только GPT, но и её форки, модификации и вещи разработанные моими коллегами). Это пугает когда сетка выдает внятную гипотезу или расчёт, который подтверждается потом ручками на практике.  

Но как я и сказал
Точность далека от абсолютной, гениальных озарений они не выдавали пока что, а порой даже открыто галлюциноировали, неся наукообразный бред с серьёзной рожей. Я лишь указал на факт что они МОГУТ генерировать новую неизвестную информацию, которая оказывается правдива. Это слегка пугает и вдохновляет. Я бы очень хотел AI рецензента, способного искать фактологические и метолологичнские ошибки в новых публикациях. Но до этого пока далеко 

Так что я иногда возвращаюсь потестить новые модели чтобы понять как продвинулось дело. 
Но по нормальному исследовать конкретно механизм  Вильгеродта-Киндлера  я пока не могу. Не те мощности, не та лаба, не тот научник. 
Так что я просто указал на то что "Википедийный" механизм уж очень смахивает на наукообразное галлюцинирование и мне не слишком верится что это реально возможно на каком-то интуитивном уровне. 
Мне просто не понравилось сравнение с гуглом, потому что это уже давно совершенно другой уровень. 

Википедию пишут и правят  все, кто хочет, я тоже к ней  руку прикладывал

Изменено 13 Октября, 2024 в 16:24 пользователем Arkadiy

[Loiso Pondohva]

В 13.10.2024 в 18:24, Arkadiy сказал:

Википедию пишут и правят  все, кто хочет, я тоже к ней  руку прикладывал

Я знаю. Сам там некоторые грубые ошибки  правил, особенно в ру-сегменте. С другой стороны статьи с хорошими источниками, вполне могут быть полезны именно за счёт ссылок на оные 

[Shizuma Eiku]

В 13.10.2024 в 03:13, Loiso Pondohva сказал:

Особенно после прикрутки Вольфрама и доступа к белковым атласам и закрытым базам статей, а также базовой формальной логике, оно вполне пишет средней руки статьи с огромной уникальностью, а некоторые гипотезы даже проверяемы. Очень меньше стало галлюцинировать в перегруппировках в орге (даже с нетипичными реактивами) и вообще великолепно проявляет себя в матане и сопромате. 

В 13.10.2024 в 03:13, Loiso Pondohva сказал:

Также довольно сложно обучить на апроксимацию квантовых расчётов по афинностям связывания кастомных молекул с рецепторами, но можно 
Иногда галлюцинирует когда не может связать между собой расчёты и номенклатуру. 
Иногда страдает путая ссылки на источники 
Но в целом после прикрутки Вольфрама и некоторых доработок - это уже можно использовать как мощный научный инструмент, если перепроверять и правильно промтить и обучать. 

В 13.10.2024 в 03:19, Loiso Pondohva сказал:

Типа гугл тебе не сделает хороший расчёт по процентному повышению спонтанной активности мышек после введения TAAR агониста по EXCEL таблице и видеоряду, или не посчитает афинность аминоазулена по мелатониновому рецептору, которые потом подтвердит лаборант, а сетки уже почти могут 
И точно не выдвинет уникальную гипотезу редкого феномена косоглазия при при введении мю-агонистов, предоставив данные экспрессии и генетически вариации экспрессии белков в глазодвигательном ядре
А от сеток этого уже почти можно добиться 

Во всем этом нет малейшего смысла...

[Arkadiy]

В 13.10.2024 в 19:42, Loiso Pondohva сказал:

Я знаю. Сам там некоторые грубые ошибки  правил, особенно в ру-сегменте. С другой стороны статьи с хорошими источниками, вполне могут быть полезны именно за счёт ссылок на оные 

Правильно, нужен критический подход

[Loiso Pondohva]

В 13.10.2024 в 18:57, Shizuma Eiku сказал:

Во всем этом нет малейшего смысла...

Ну как это нет. Мы за короткий срок из большой датабазы потенциальных молекул сделали сильные селективные агонисты нужных нам рецепторов) 
Это страшно экономит время на мат стату и рутинную наукометрию где не особо нужен мозг. 
За АльфаФолд вон вообще нобелевку дали, фолдинг белков была проблемой двадцати последних лет. 
Сокращение времени на подготовки Excel таблиц и презентаций - радикальное. Офигенная штука для просмотра множества статей сразу если нет актуальных ревью по теме и планирования всяких ретросинтезов. В принципе нейронки уже вполне успешно вытесняют у нас лаборантов и научных негров, а для нормальных учёных сильно снижают время для реальных сложных задач. 
Так что не соглашусь. 

А ну и качественный перевод, переделка PDFов, накидывание гипотез, вышмат - тоже бомба, как и хороший анализ видеоматериалов по мышкам ипд. 

Изменено 13 Октября, 2024 в 18:07 пользователем Loiso Pondohva

[BritishPetroleum]

В 13.10.2024 в 04:13, Loiso Pondohva сказал:

В корне не соглашусь. Я заставлял продумывать схемы, которые в принципе никогда не существовали, выдвигать научные гипотезы по открытым проблемам, которые конфликтуют с существующими и никогда не публиковались, но при этом имеют право на жизнь (но всё ещё не являются число запромчеными мной). Особенно после прикрутки Вольфрама и доступа к белковым атласам и закрытым базам статей, а также базовой формальной логике, оно вполне пишет средней руки статьи с огромной уникальностью, а некоторые гипотезы даже проверяемы. Очень меньше стало галлюцинировать в перегруппировках в орге (даже с нетипичными реактивами) и вообще великолепно проявляет себя в матане и сопромате. 
Неплохо работает с кастомными графиками, PDF и распознаванием видеопаттернов. 
Неплохо использует мат статистику там где надо, и даже способно принимать кастомные референсные данные. 
Так что 4GPTшка с расширенными мощностями - реально мощный инструмент
Стала сильно реже выдумывать не существующие молекулы и механизмы
Но всё ещё часто галлюцинирует по названиям, а также по фолдингу. Также довольно сложно обучить на апроксимацию квантовых расчётов по афинностям связывания кастомных молекул с рецепторами, но можно 
Иногда галлюцинирует когда не может связать между собой расчёты и номенклатуру. 
Иногда страдает путая ссылки на источники 
Но в целом после прикрутки Вольфрама и некоторых доработок - это уже можно использовать как мощный научный инструмент, если перепроверять и правильно промтить и обучать. 
Ну и презентации классные делает. 
Код...пишет как джун, рабочий, но не оптмальный. 
И хуже работает с редкими языками типа фортрана или локальных языков которые используются одной-двумя фирмами со скудной документацией
По университетской программе и задач из бумажных методичек 3ка давала процентов 50-60 правильных ответов, 4ка под 90 
 

Спросите его как хлористая сера будет реагировать с 1) медным купоросом при нагреве, 2) метафосфатом меди при нагреве, посмотрим что стоит этот мешок с псевдознаниями