Anthropic описала ИИ-агентов для поиска нескольких научных моделей

Anthropic опубликовала исследовательский материал о том, как ИИ-агент можно встроить в цикл научного моделирования. Ключевая идея — не выбирать сразу одну «лучшую» формулу, а удерживать несколько правдоподобных моделей и пересматривать их по мере проверки данными.

В этой схеме LLM-агент пишет код для моделей-кандидатов, запускает их, сравнивает результаты с измерениями и при необходимости меняет уравнения. Авторы делят такой процесс на три повторяющихся этапа: построение модели, настройку по данным и интерпретацию результата.

Важно, что это пока исследовательская концепция, а не новый продукт Anthropic и не публичный API. В самой публикации отмечено, что подобные системы в основном проверяли на повторном открытии уже известных моделей, а данных об успехе на реально нерешённых научных задачах пока мало.