ИИ для научных исследований Моя сестра – международный поведенческий биолог, изучает внутривыводковую агрессию рысей в Испании и в России. Оказывается, есть отдельные нейросети для научных исследователей. Она попробовала Future House и группу моделей-«птичек»: Crow, Falcon, Owl и Phoenix. Вот ссылка на ее канал, тут приведу основные выводы. Модели-птички ищут ответы только в научных статьях и дают точные ссылки на них, чем приятно отличаются от обычного поиска в ChatGPT. ✔️ Crow (ворона) развернуто отвечает на вопрос ✔️ Falcon (сокол) делает структурированный литературный обзор. Пишут, что имеет доступ к нескольким специализированным научным базам данных. ✔️ Owl (сова) отвечает на вопрос, кто выполнял раньше какую-то задачу? (анализ научной новизны) ✔️ Phoenix (феникс) предлагается для планирования химических экспериментов. Чем отличается от Deep Research и Perplexity: 1. Ориентацией на научные статьи 2. Форматом отображения (как в научных статьях, с цитированием источников) 3. Наукообразной стилистикой (честно говоря, очень много воды). Какие есть ограничения: 1. По ее словам, модели ориентированы в первую очередь на анализ абстрактов, поэтому теряют детали из самой статьи и дают обткаемые ответы. (ленятся, как студенты) 2. Плюс, они не всегда отличают важное от неважного (можно было бы закрыть, добавив дав приоритет в зависимости от индекса цитируемости статьи?) Из неожиданных плюсов: модели помогают находить новые точки зрения. Ну и существенно ускоряют черновой анализ. Кому интересно, можно посмотреть детальнее в канале ее взгляд на нейросети как ученого биолога.