🧮 AI hjälper matematiker lösa problem som varit olösta i årtionden

Dela artikeln Sedan oktober har AI-verktyg hjälpt till att flytta omkring 100 av Paul Erdős matematiska problem till kategorin "lösta". Stora språkmodeller fungerar som kraftfulla forskningsassistenter som kan hitta och kombinera existerande matematiska

Sammanhang: ...Men en online-lösning dök ändå upp till ett problem från Fields-medaljören Martin Hairer, som hade förbisett ett partiellt bevis på sin egen webbplats arkiverat av Wayback Machine. Verifieringen av inlämnade lösningar är resurskrävande. Modellerna producerar svar som låter övertygande i omkring 90 procent av fallen, men Daniel Litt har granskat många av de cirkulerande bevisen och funnit att de till stor del är felaktiga. ...

Omnämnda platser: OpenAI, Google, Sutherland. Omnämnda personer: Googles Gemini, Carlo Pagano, Mark Sellke.

🤝 Googles AI lyckas ena människor bättre än mänskliga medlare

Dela artikeln DeepMinds nya AI-system uppnådde 56 procent acceptans för gemensamma uttalanden, jämfört med 44 procent för mänskliga medlare. Enigheten ökade i fem av nio diskuterade frågor. Systemet lyckades öka stödet för flera kontroversiella frågor,

Sammanhang: ...Så fungerar AI-medlaren DeepMind har utvecklat ett AI-system som kallas Habermas Machine, uppkallat efter den tyske filosofen Jürgen Habermas. Systemet använder sig av en medlingsmetod där AI:n fungerar som medlare mellan diskussionsdeltagare, skriver Ars Technica. ...

Omnämnda personer: Jürgen Habermas, Christopher Summerfield, Habermas Machine.

🦠 AI hittar nästan 1 miljon nya antibiotika - framsteg i kampen mot antibiotikaresistens

Dela artikeln Forskarna använde AI för att analysera genetiska data från tiotusentals bakterier och andra organismer. Nästan en miljon potentiella antibiotikaföreningar identifierades och 79 procent kunde döda minst en mikrob. AI har drastiskt snabbatupp

Sammanhang: ...Algoritm hittar nya molekyler Forskare använde en algoritm för att genomsöka ”hela den mikrobiella mångfalden på jorden” och hittade nästan en miljon nya molekyler, enligt César de la Fuente, professor vid University of Pennsylvania. De la Fuente, som leder Machine Biology Group, förklarar att algoritmen kan sortera genom enorma mängder information mycket snabbare än traditionella metoder som att samla in vatten och jordprover. ...

Omnämnda personer: Biology Group, César de la Fuente.