Nhà vật lý lý thuyết kiêm nhà văn khoa học Matt von Hippel mới đây đã chia sẻ thành tựu bất ngờ khi mô hình AI Claude của Anthropic giải quyết thành công một bài toán vật lý hạt lý thuyết phức tạp. Thử thách đặt ra đòi hỏi mô hình phải tính toán biên độ tán sắc ở mức 9 vòng lặp (Nine Loops) — một khối lượng tính toán khổng lồ tưởng chừng vượt quá khả năng của các hệ thống AI hiện tại.
Trong lĩnh vực biên độ tán sắc (amplitudeology), các nhà vật lý sử dụng các công thức toán học để dự đoán sự tương tác giữa các hạt dưới nguyên tử nhằm kiểm chứng tại các máy gia tốc như Large Hadron Collider. Việc tính toán này vô cùng khó khăn, buộc các nhà nghiên cứu phải sử dụng phương pháp tiệm cận theo số vòng lặp. Số vòng lặp càng cao thì độ chính xác càng tuyệt đối, nhưng độ phức tạp tính toán cũng tăng lên theo cấp số nhân. Thử thách của Matt von Hippel nhằm kiểm tra xem liệu một LLM có thể thực hiện được phép tính cực kỳ tốn tài nguyên này với ngân sách tiết kiệm hay không.
Kết quả cho thấy Claude không chỉ hoàn thành thử thách mà còn thực hiện trong khoảng thời gian ngắn hơn nhiều so với dự đoán. Sự kiện này minh chứng rằng các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ giỏi xử lý ngôn ngữ hay lập trình cơ bản, mà còn có khả năng hỗ trợ giải quyết các bài toán tính toán nâng cao trong khoa học tự nhiên.
Đóng góp này mở ra tiềm năng lớn cho cộng đồng nghiên cứu AI và các nhà khoa học Việt Nam. Việc tận dụng LLM trong nghiên cứu chuyên sâu sẽ giúp tối ưu hóa chi phí tính toán và đẩy nhanh tốc độ phát hiện khoa học trong tương lai.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com