BootLoops协助准备了36篇科学预印本——Science News

人工智能工具包BootLoops与语言模型Claude结合，帮助研究人员在三个月内准备了36篇涵盖不同科学领域的预印本——从物理学和语言学到生态学及卫生政策。正如Science News报道，该系统会在不同学科中寻找具有相似数学结构的未解决问题，并将数学、物理学或计算机科学的方法应用于这些问题。

从积分到进化树

BootLoops由哈佛大学物理学家、Anthropic访问研究员马修·施瓦茨开发。起初，他让Claude模型编写代码，以求解一种用于高能粒子碰撞理论分析的特定类型积分。该系统分析了科学论文，并创建了用于求解30个此类积分的软件，其中15个此前尚未被求解。

在与进化生物学家斯科特·爱德华兹共同准备的一篇预印本中，该工具被应用于系统发育学。它计算得出，人类、黑猩猩、大猩猩和猩猩之间两种可能的进化亲缘关系模式具有完全相同的概率。此前的评估方法无法精确确定这一点。

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Medicare与语言学

另一篇预印本提出了对美国Medicare计划中的医疗保险方案进行排名的更精确方法。作者指出，对五项评级采用系统计算出的最优阈值，在2025年至2027年间可能为纳税人节省约10亿美元。

在一项语言学项目中，人工智能代理汇编了语言重音和声调系统的标准化目录。ACCSTACK数据库涵盖超过6000种语言，规模是此前最大同类数据集的八倍以上。

与此同时，科学家警告说，BootLoops需要大量人工监督和专家评估。施瓦茨表示，语言模型能够确定自己可以计算什么，但并不总能理解哪些问题对某一特定科学领域真正重要。该工具还倾向于依赖较早且被频繁引用的研究，这可能会缩小其搜索主题的范围。