机器学习之父Mitchell ：AI 如何加速科学发展，如何抓住机遇

近日，卡内基梅隆大学教授、有着机器学习之父之称的Tom M. Mitchell撰写了一份新的《AI for Science》白皮书，探讨了AI解决方案如何加速科学发展，以及美国政府如何抓住这一机遇进行布局。

在大型语言模型开发领域，如GPT、Claude和Gemini等模型的显著进展，提出了 AI 能力加速科学研究的可能性，从细胞生物学到材料科学、从天气和气候建模到神经科学，均能利用AI实现跨越式发展。这篇白皮书总结了AI企业解决方案在科学领域的机会，特别是美国政府可以采取的具体措施。

AI 在科学发展中的积极影响

对特定科学领域的探索和资助是关键。美国政府可以通过资助多个AI定制开发的科学研究团队，展示如何使用AI技术显著加速其领域的进步。这些团队需要提出愿景和初步结果，并展示扩大该方法所需的条件。

探索与资助多机构研究

迅速创建新的实验数据集是教育行业AI解决方案的重点，能有效训练新的基础模型，并公开这些数据以便整个科学家社区使用。这对于教育行业售前咨询AI和税务AI咨询等多领域的AI应用，同样具有重要意义。

为专门开发适用于科学研究方法的基础AI研究提供资助，尤为重要。这包括支持研究文献阅读的研究，批评和改进假设，并帮助科学家从科学文献中获取直接相关的结果。这种资助对于AI系统开发和企业AI开发具有长远的技术推动力，可以显著优化研究流程。特别是Langchain框架，其在科学文献处理和大数据输入方面的应用，能够融合实验数据中的统计规律与研究文献中的假设、解释和论点，共同生成有价值的信息。这为AI定制化开发和杭州Langchain AI开发提供了新的应用场景。

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