group-telegram.com/clb_hse/233
Last Update:
🧠 Как AI помогает исследователям?
Наша традиционная летняя нейролингвистическая школа в этом году будет посвящена применению ИИ в психо- и нейролингвистике. Скоро появятся подробности, а пока мы готовимся в постах с хэштегом #ИИвИсследованиях
Nature опубликовал руководство по лучшим AI-инструментам для науки.
✅ o3-mini — сильный в логическом анализе
Разработчик: OpenAI
Применение: Разбор сложных математических и научных концепций, поиск ошибок в коде, работа с большими массивами данных.
Особенность: Использует "цепочку рассуждений", имитируя человеческое логическое мышление.
✅ DeepSeek-R1 — мощный, но требует серьезных вычислительных ресурсов
Разработчик: DeepSeek, Китай
Применение: Решение математических задач, написание кода, генерация гипотез.
Особенность: Открытый доступ к модели, что позволяет адаптировать ее для конкретных исследовательских проектов.
✅ Llama — хорош для работы с конфиденциальными данными
Разработчик: Meta AI
Применение: Работает с конфиденциальными данными (можно запускать на локальных серверах), моделирование квантовых процессов, предсказание кристаллических структур.
Особенность: Открытые веса, что делает его популярным среди исследователей.
✅ Claude 3.5 Sonnet — лучше всего пишет код и правит тексты
Разработчик: Anthropic
Применение: Написание и исправление кода, работа с графиками и текстом, помощь в подготовке грантовых заявок.
Особенность: Отличается грамотным стилем генерации текста и способностью сохранять технические детали.
✅ OLMo — открыт для глубокого изучения ИИ
Разработчик: Allen Institute for AI
Применение: Изучение предвзятости алгоритмов, оптимизация работы нейросетей.
Особенность: В отличие от других моделей, у OLMo открыт не только код, но и данные обучения.
🚀 ИИ уже помогает в изучении языка и мозга — от расшифровки нейронных данных до автоматического анализа речи.
Какая модель вам кажется самой перспективной? 🤔
#ИИвИсследованиях #ЛетняяШкола
BY Центр языка и мозга
Share with your friend now:
group-telegram.com/clb_hse/233