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AI科学发现系统难以复制偶然性
为科学发现设计的AI系统在复制青霉素发现等偶然性发现方面面临挑战。目前的自主实验室针对特定的数值信号进行优化，可能会忽略意想不到但重要的结果，例如杀死细菌的抗生素，而这些结果会被视为失败而被丢弃。为了解决这个问题，可以采用一种由好奇心驱动的学习方法，其中AI系统内在激励探索预测误差，从而使它们能够调查新化合物的意外发现等异常情况。
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AI科学家因被指缺乏羞耻心而受到批评
一位Mastodon用户批评某些科学家，特别是那些从事AI领域的科学家，认为他们应该表现出更多的羞耻心。该用户以亚历山大·弗莱明和青霉素为例，暗示从科学发现中获利是可以接受的，并将其与他所认为的剥削行为进行对比。
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大型语言模型可能为自动驾驶汽车的挑战提供新颖的解决方案
大型语言模型（LLMs）正被探索作为解决开发全自动驾驶汽车长期挑战的潜在方案。传统的自动驾驶方法依赖于模块化系统，而近期的方法则侧重于端到端学习，两者都面临局限性。文章提出，LLMs凭借其处理复杂信息和预测输出的能力，可能为实现真正的车辆自主性提供一条新颖有效的途径。