Reseña autorizada de Nature: cinco herramientas de IA imprescindibles para los investigadores (DeepSeek-R1 en la lista)

introducción

El rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial (IA) está reconfigurando el paradigma de la investigación de formas sin precedentes. Recientemente, Nature, una revista académica internacional de primera línea, publicó una revisión en profundidad titulada "¿Cuáles son las mejores herramientas de IA para la investigación?", que ofrece un análisis en profundidad de los cinco modelos de IA más populares en el campo de la investigación actual.

Este informe no sólo abarca una amplia gama de tipos de modelos, desde los de código abierto hasta los de código cerrado, sino que también incluye herramientas de IA de uso general y profesional, y compara y analiza meticulosamente los puntos fuertes y débiles de estos modelos de IA de uso general para distintos escenarios de aplicación en investigación, proporcionando valiosas referencias a los investigadores para seleccionar y aplicar herramientas de IA.

Los 5 mejores modelos científicos en detalle

DeepSeek-R1: el alto rendimiento se une a la apertura

DeepSeek-R1 Como estrella emergente, DeepSeek-R1 destaca entre muchos modelos de IA. Según Nature, DeepSeek-R1 ya es comparable al modelo insignia de OpenAI, GPT-4, en términos de rendimiento, pero con ventaja en el coste de la API. Además, DeepSeek-R1 utiliza un modelo de ponderación de código abierto que permite a los investigadores descargarlo libremente y personalizarlo según sus necesidades. Esta apertura abre una vía eficaz para que equipos de investigación con presupuestos relativamente limitados construyan modelos de inferencia de nivel profesional.

A pesar de los elevados recursos informáticos necesarios para ejecutar el modelo completo, los investigadores, entre ellos Benyou Wang, de la Universidad China de Hong Kong (Shenzhen), están estudiando activamente el desarrollo de una versión de DeepSeek-R1 que pueda ejecutarse en un entorno autónomo para reducir aún más la barrera de uso.

DeepSeek-R1 ha demostrado un excelente rendimiento en las áreas de resolución de problemas matemáticos, escritura de código y generación de hipótesis de investigación. De forma exclusiva, DeepSeek expone el "proceso de pensamiento" completo del modelo, lo que proporciona una ventana de visualización de "caja negra" para que los investigadores comprendan mejor la lógica de decisión del modelo y optimicen los resultados. resultados y mejorar la eficacia de la investigación.

En el campo del diagnóstico médico, Benyou Wang está explorando activamente cómo aprovechar las potentes capacidades de inferencia de DeepSeek-R1 para construir una ruta lógica completa desde la evaluación inicial del paciente hasta el diagnóstico final y las recomendaciones de tratamiento, inyectando un nuevo impulso al desarrollo de la medicina inteligente.

Sin embargo, DeepSeek-R1 no es perfecto. El informe de Nature también señala algunos de sus problemas actuales: en primer lugar, el proceso de inferencia del modelo requiere relativamente mucho tiempo, lo que puede reducir la eficacia en tareas como la recuperación rápida de información y la lluvia de ideas; en segundo lugar, algunos organismos gubernamentales de algunos países han prohibido al personal utilizar el chatbot DeepSeek-R1 por motivos de seguridad de los datos; y en segundo lugar, los mecanismos de DeepSeek-R1 para evitar la salida de información perjudicial aún deben mejorarse en comparación con algunos de sus competidores comerciales. Además, los mecanismos de DeepSeek para impedir la exportación de información perjudicial aún deben mejorarse en comparación con algunos de sus competidores comerciales. (Cabe señalar, sin embargo, que es probable que estas cuestiones tengan relativamente poco impacto en el escenario de la investigación nacional).

Principales ventajas de DeepSeek-R1:

• Razonamiento matemático sólidoCapacidad para realizar cálculos matemáticos complejos y razonamientos lógicos.
• Excelentes conocimientos de programaciónExcelente capacidad de escritura y depuración de código para ayudar en el desarrollo de software y el análisis de datos.
• Proceso de razonamiento transparenteLa capacidad de generar hipótesis de investigación y un proceso de pensamiento modelo que sea transparente para el público y fácil de entender y optimizar.
• Potencial de diagnóstico médico: Excelente rendimiento en el campo del diagnóstico médico, del que se espera que proporcione un apoyo lógico claro y fiable para la toma de decisiones clínicas.
• Relación calidad/precio competitivaLas API son relativamente baratas de utilizar y resultan especialmente adecuadas para equipos de investigación con presupuestos limitados.

Nota del editor DeepSeek Para una guía de aplicaciones de alto nivel en la investigación, consulte DeepSeek: from Beginner to Mastery y otros materiales relacionados para una comprensión más profunda de cómo aplicar las herramientas de IA a la investigación.

o3-mini: una potente herramienta de razonamiento gratuita

o3-mini Como modelo de inferencia libre, también muestra un valor único en el campo de la investigación y el aprendizaje científicos. Nature informa de que o3-mini tiene los siguientes escenarios de aplicación en el aprendizaje científico:

• Simulación del razonamiento humanoComo modelo de razonamiento, o3-mini utiliza un enfoque de cadena de pensamiento para responder a las preguntas paso a paso, simulando de forma eficaz el proceso de razonamiento humano y ayudando a los investigadores a comprender cómo toma decisiones la IA.
• Excelentes conocimientos de ciencias y matemáticas: destaca en ciencias y matemáticas y es capaz de realizar complejas tareas de evaluación comparativa, proporcionando un apoyo computacional fiable a la investigación científica.
• Especialistas en misiones técnicasExperiencia en el manejo de tareas técnicas, como la resolución de problemas de codificación y la reorganización de datos, que pueden ser eficaces para mejorar la eficiencia de la investigación.
• Ayuda al análisis conceptual matemáticofunciona bien para analizar conceptos desconocidos en nuevas demostraciones matemáticas, y puede ayudar a la investigación matemática, pero no es un sustituto completo del trabajo de los matemáticos profesionales.

Cabe destacar que o3-mini es una herramienta de razonamiento completamente gratuita, que puede utilizarse registrándose. OpenAI también ha lanzado una función de pago llamada "Deep Research", que permite a los usuarios rastrear y organizar información a partir de una enorme cantidad de información de Internet y generar automáticamente informes de investigación con referencias, lo que es similar a realizar una revisión bibliográfica. La función es similar a la revisión bibliográfica, lo que simplifica enormemente el trabajo de recopilación y organización de la información de los investigadores.

Para los investigadores que necesiten realizar una programación auxiliar en el Cursor La integración de o3-mini en editores de código como éste es también una muy buena opción gratuita para mejorar la eficiencia de la programación.

Llama: una herramienta práctica para la comunidad investigadora

Meta IA La serie de modelos Llama es una obra representativa de los modelos de ponderación de código abierto. Según Nature, la serie de modelos Llama se ha descargado más de 600 millones de veces en la plataforma Hugging Face, y goza de gran reconocimiento y se utiliza ampliamente en la comunidad investigadora.

El principal punto fuerte de Llama es su compatibilidad con el despliegue y el funcionamiento en servidores locales o institucionales, lo que resulta fundamental para los proyectos científicos que necesitan manejar datos de investigación sensibles. Aunque el acceso a los modelos de Llama suele estar sujeto a solicitudes de permiso, su alto grado de flexibilidad y excelente seguridad de los datos la convierten en la herramienta elegida por muchos investigadores para despliegues localizados de IA.

La llama se ha utilizado con éxito en diversos campos científicos:

• ciencia de materialesPara estudios de predicción de estructuras cristalinas con el fin de acelerar el proceso de descubrimiento de nuevos materiales.
• informática cuánticapara que la simulación del rendimiento de los ordenadores cuánticos haga avanzar la tecnología de la computación cuántica.
• procesamiento del lenguaje natural (PLN): para la comprensión y el tratamiento del lenguaje en ámbitos especializados y para mejorar la eficacia del análisis de la literatura especializada.
• inteligencia artificial (IA): Servir de infraestructura para todo tipo de modelos de investigación a medida, proporcionando un sólido apoyo a la investigación y la innovación.

Algunos investigadores han experimentado el modelo Llama 70B en la plataforma Silicon Mobility y lo han encontrado muy rápido, pero puede ser ligeramente inferior a DeepSeek-R1 en términos de calidad de las respuestas (lo que puede reflejar la diferencia de énfasis entre los modelos de propósito general y los modelos de inferencia). Por lo tanto, Llama puede ser más adecuado para aplicaciones como la consulta rápida de puntos de conocimiento, por ejemplo, los investigadores pueden construir bases de conocimiento personales y utilizar Llama para la recuperación rápida, dando todo el juego a su ventaja de velocidad y mejorando la eficiencia de la adquisición de información.

Claude: Asistente profesional de codificación y redacción técnica

Antrópico Empresa desarrollada Claude El modelo Claude 3.5 Sonnet ha demostrado su potencia en el campo del desarrollo de códigos y la redacción técnica. Nature informa de que Claude 3.5 Sonnet no solo garantiza el uso preciso de la terminología, sino que también mejora la legibilidad de los documentos científicos y técnicos, lo que lo convierte en una poderosa ayuda para los investigadores en el desarrollo de códigos y la redacción académica.

Claude 3.5 Sonnet viene con las siguientes características:

• conocimientos de codificaciónConocimientos sólidos de codificación, especialmente apreciados por los ingenieros de desarrollo de software de Silicon Valley.
• procesamiento multimodal: Admite el procesamiento y la interpretación simultáneos de múltiples tipos de información, como gráficos, imágenes y texto, para una integración y un análisis de la información más completos.
• mando a distanciaCapacidad para manejar a distancia los ordenadores de los usuarios y controlar otras aplicaciones para lograr flujos de trabajo más inteligentes.
• Optimización de la redacciónMejorar la calidad de los trabajos académicos y la documentación técnica optimizando eficazmente el estilo de redacción y la legibilidad, al tiempo que se garantiza la precisión del contenido técnico.
• escenario de aplicaciónLa empresa está especialmente indicada para redactar manuscritos profesionales, como solicitudes de becas de investigación y documentos técnicos, que ayudan a establecer con éxito proyectos de investigación y a plasmar eficazmente los resultados en acciones concretas.

Algunos usuarios han comentado que Claude 3.5 Sonnet funciona muy bien en términos de escritura de código y redacción técnica, pero aún no lo he experimentado realmente. (Según algunas reseñas, Claude 3.5 Sonnet es relativamente caro de usar, y DeepSeek-R1 también es muy competitivo en cuanto a capacidad de escritura de código).

OLMo: una nueva opción para la investigación científica totalmente abierta

OLMo 2 puede ser una mejor opción para los investigadores que deseen profundizar en el funcionamiento interno de los modelos de IA. Según Nature, OLMo 2 es un modelo de código abierto que ofrece a los investigadores una transparencia y un control sin precedentes.

OLMo 2 no sólo hace públicas las ponderaciones del modelo, sino que también expone el conjunto de datos de entrenamiento y el código de evaluación del modelo en su totalidad. Esta apertura extrema ofrece a los investigadores la posibilidad de comprender mejor el funcionamiento interno del modelo, seguir sus desviaciones y analizar el proceso algorítmico de toma de decisiones. Aunque el umbral para utilizar OLMo 2 es relativamente alto, con la popularidad de los cursos de formación gratuitos relacionados, la dificultad de iniciarse está disminuyendo gradualmente, y se espera que cada vez más investigadores se beneficien de él.

Las principales ventajas de OLMo 2 son:

• Código totalmente abiertoProporcionar conjuntos de datos de entrenamiento completos, códigos de evaluación de modelos y arquitecturas de modelos para compartir abiertamente los resultados de la investigación.
• Interpretabilidad de los modelosApoyo al seguimiento y análisis en profundidad de las desviaciones del modelo para aumentar su credibilidad y fiabilidad.
• Transparencia en la toma de decisionesEl proceso algorítmico de toma de decisiones es totalmente transparente, lo que facilita el análisis en profundidad y la mejora por parte de los investigadores.
• valor de la investigación científicaEl objetivo de este programa es fomentar la investigación en áreas de vanguardia, como la ética y la parcialidad de la IA, y promover el desarrollo saludable de la tecnología de la IA.

Nota del editor: Si tiene experiencia práctica o ideas sobre el modelo OLMo 2, compártalas en la sección de comentarios para promover el progreso y el desarrollo de herramientas científicas de IA.

Resumen y perspectivas

Hay que reconocer que elegir el modelo de IA adecuado es sólo el primer paso para mejorar la eficiencia de la investigación. Los investigadores tienen que seguir aprendiendo y practicando, dominar las técnicas avanzadas de Prompt Engineering e integrar de forma creativa las herramientas de IA en sus flujos de trabajo de investigación diarios para liberar todo el potencial de la IA y lograr realmente un salto en la eficiencia de la investigación. A medida que la tecnología de IA siga evolucionando, tenemos motivos para creer que el futuro de la investigación será más inteligente, eficiente e innovador.