幾乎每周都有新的、令人影響深刻的AI工具發(fā)布，研究人員紛紛踴躍嘗試。

從復雜的數(shù)學問題求解，到醫(yī)學診斷中的精準分析，再到代碼編寫與論文創(chuàng)作，AI工具展現(xiàn)了巨大的潛力。

但市面上令人眼花繚亂的AI模型，究竟哪一款才是讓科研工作者效率起飛的「夢中情模」，能助力科研突破，帶來事半功倍的效果呢？

在這里，研究人員與《自然》雜志分享了他們當下最青睞的模型。

o3-mini：推理小能手

提到LLM，就不得不提OpenAI。2022年，OpenAI推出了聊天機器人ChatGPT。

科學家們主要將ChatGPT用于查找信息或作為寫作助手，如起草摘要等。而在去年，OpenAI又發(fā)布了一系列更先進的模型，其中o3-mini就是一款非常出色的推理模型。

o3-mini是一款速度很快的推理模型，并且面向注冊用戶免費開放。它經(jīng)過訓練，會以逐步推理的方式回答問題。

這種「思維鏈」旨在模擬人類推理過程，幫它在科學和數(shù)學領(lǐng)域突破了嚴苛的基準測試。o3-mini擅長處理技術(shù)任務，如解決編程問題和重新格式化數(shù)據(jù)。

牛津大學數(shù)學家兼AI研究人員Simon Frieder表示，在解析陌生數(shù)學證明等任務上，o3-mini表現(xiàn)非常出色。

不過，他也提到，o3-mini仍然無法與數(shù)學家媲美。但不可否認的是，o3-mini為科研人員在處理一些復雜問題時提供了有力的幫助。

OpenAI近期還推出了「深度研究」功能，允許一些付費訂閱用戶從數(shù)百個網(wǎng)站上綜合信息并添加引用，生成報告，進行文獻綜述。

舊金山初創(chuàng)公司FutureHouse的化學家兼AI專家Andrew White表示：「這些模型在組合使用時效果更佳。」

DeepSeek：全能「潛力股」

DeepSeek-R1也是一款備受矚目的模型。它的能力與OpenAI的o1相當，但通過API使用的成本卻低得多。這對于許多科研團隊來說，是一個很有吸引力的優(yōu)勢。

DeepSeek-R1是開源權(quán)重模型，雖然其訓練數(shù)據(jù)尚未公布，但任何人都可以下載基礎模型，并根據(jù)自己的研究項目進行定制。

香港中文大學（深圳）的計算機科學家Benyou Wang等人正在開發(fā)可以在單機上運行或訓練的版本，讓更多學者能用到這個強大的模型。

和o1一樣，DeepSeek-R1的強項是解決數(shù)學問題和編寫代碼。同時，它在提出假設等任務上也表現(xiàn)不錯。這是因為DeepSeek選擇公布模型的「思考過程」，使得研究人員能夠更好地完善后續(xù)問題，提高模型的輸出質(zhì)量。

這種透明度在醫(yī)學診斷領(lǐng)域也可能發(fā)揮巨大作用。Benyou Wang正在利用該模型的推理能力開展實驗，致力于構(gòu)建從患者評估到診斷和治療建議的清晰路徑。

然而，DeepSeek-R1也并非完美無缺。該模型的「思考過程」似乎特別長，這降低了它的運行速度，在查找信息或頭腦風暴方面實用性欠佳。

與競爭對手相比，DeepSeek在防范模型生成有害內(nèi)容方面所采取的措施似乎也較少。一些研究人員認為這種開源且功能強大的模型對于科研發(fā)展有著重要意義，而另一些人則對此持謹慎態(tài)度。

Llama：科研老伙計

Llama是Meta AI于2023年發(fā)布的一組開源權(quán)重模型，長期以來一直是科研界常用的LLM。僅通過開源科學平臺Hugging Face，Llama各個版本下載量就已超過6億次。

Llama之所以受到科研界的歡迎，很大程度上是因為它可以被下載并在此基礎上進行開發(fā)。在處理受保護的數(shù)據(jù)時，能在個人或機構(gòu)的服務器上運行至關(guān)重要，可以避免敏感信息反饋給其他用戶或開發(fā)者。

研究人員基于Llama模型開發(fā)出了能預測材料晶體結(jié)構(gòu)的大語言模型，還利用它來模擬量子計算機的輸出結(jié)果。

北卡羅來納大學教堂山分校的ML科學家Tianlong Chen表示，Llama很適合用于模擬量子計算機，因為相對容易對其進行調(diào)整，讓它理解專業(yè)的量子語言。

不過，Llama也有一些小缺點。比如需要用戶申請訪問權(quán)限，這對一些人來說有點麻煩。

因此，其他開源模型，如西雅圖Allen人工智能研究所開發(fā)的OLMo，以及阿里云開發(fā)的Qwen，現(xiàn)在常常成為科研中的首選。DeepSeek V3如今也是有力的競爭者。

Claude：編程利器

在硅谷，很多人對Claude 3.5 Sonnet的編程能力贊不絕口。

Claude 3.5 Sonnet由總部位于舊金山的AI公司Anthropic開發(fā)，它不僅可以編寫代碼，還能解讀圖表等視覺信息。此外，它還有一種模式，允許其遠程操作用戶的計算機。

Claude的寫作風格也備受贊譽。一些LLM（如ChatGPT）在去除技術(shù)語言時，可能也會誤刪關(guān)鍵信息。而Claude在潤色文本的同時，更擅長保留原意。

因此，在撰寫科研基金申請或為代碼添加解釋性注釋時，Claude可能是更好的選擇。

在一項基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學任務的基準測試中，Claude 3.5 Sonnet在編程挑戰(zhàn)方面表現(xiàn)出色，這些任務的數(shù)據(jù)取自生物信息學和計算化學等領(lǐng)域的真實論文。

雖然Claude 3.5 Sonnet作為在線聊天機器人可以免費使用，但和OpenAI的模型一樣，研究人員只能通過付費API，才能實現(xiàn)完整集成。

隨著更便宜的開源模型越來越強大，人們可能會更傾向于使用開源模型。

Olmo：開源新星

對于想要深入了解內(nèi)部運行機制的研究人員來說，Olmo 2是一個非常不錯的選擇。

Olmo 2是目前性能最出色的開源模型之一，它還附帶算法的訓練數(shù)據(jù)，以及用于訓練和評估模型的代碼。

研究Olmo 2這樣的模型能讓研究人員將偏差來源追溯到訓練數(shù)據(jù)上，同時通過更好地理解算法如何得出輸出結(jié)果，來提高效率。

目前，開源模型的門檻是需要一定的專業(yè)知識才能運行，但隨著免費實踐課程的增加，進入門檻正在逐漸降低。

如果法院判定使用受版權(quán)保護的內(nèi)容來訓練模型屬于違法行為，那么像Olmo 2這樣基于允許重復使用和修改的數(shù)據(jù)集所訓練的模型，可能是唯一可以安全使用的模型。