論文の概要: Early science acceleration experiments with GPT-5

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16072v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 06:04:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.48776
• Title: Early science acceleration experiments with GPT-5
• Title（参考訳）: GPT-5による早期科学加速実験
• Authors: Sébastien Bubeck, Christian Coester, Ronen Eldan, Timothy Gowers, Yin Tat Lee, Alexandru Lupsasca, Mehtaab Sawhney, Robert Scherrer, Mark Sellke, Brian K. Spears, Derya Unutmaz, Kevin Weil, Steven Yin, Nikita Zhivotovskiy,
• Abstract要約: 本研究は, GPT-5が現在進行中の研究において, 新たな具体的なステップを生み出した事例をまとめたものである。 これらの例では、AIがどのように仕事を加速し、どこで不足したのかを強調している。 我々は,人間作家と GPT-5 とのインタラクションを,AI との実りあるコラボレーションの例として記述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.27301147653905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI models like GPT-5 are an increasingly valuable tool for scientists, but many remain unaware of the capabilities of frontier AI. We present a collection of short case studies in which GPT-5 produced new, concrete steps in ongoing research across mathematics, physics, astronomy, computer science, biology, and materials science. In these examples, the authors highlight how AI accelerated their work, and where it fell short; where expert time was saved, and where human input was still key. We document the interactions of the human authors with GPT-5, as guiding examples of fruitful collaboration with AI. Of note, this paper includes four new results in mathematics (carefully verified by the human authors), underscoring how GPT-5 can help human mathematicians settle previously unsolved problems. These contributions are modest in scope but profound in implication, given the rate at which frontier AI is progressing.
• Abstract（参考訳）: GPT-5のようなAIモデルは、科学者にとってますます価値のあるツールだが、多くの人はフロンティアAIの能力に気づいていない。 本稿では, GPT-5が数学, 物理学, 天文学, 計算機科学, 生物学, 材料科学にまたがる継続的な研究において, 新たな具体的なステップを生み出した事例をまとめた。 これらの例では、AIがどのように仕事を加速し、どこで不足したのか、専門家の時間を節約したか、そして人間の入力がまだ重要だったかを強調している。 我々は,人間作家と GPT-5 とのインタラクションを,AI との実りあるコラボレーションの例として記述する。 本稿は、GPT-5が人類の数学者が未解決の問題を解くのにどのように役立つかを説明している、数学の新しい4つの結果を含む。 これらの貢献はスコープは控えめだが、フロンティアAIの進歩率を考えると、大きな意味を持っている。

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