論文の概要: Accelerating Scientific Research with Gemini: Case Studies and Common Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03837v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 18:56:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.64684
• Title: Accelerating Scientific Research with Gemini: Case Studies and Common Techniques
• Title（参考訳）: Geminiによる科学研究の加速 : 事例研究と共通技術
• Authors: David P. Woodruff, Vincent Cohen-Addad, Lalit Jain, Jieming Mao, Song Zuo, MohammadHossein Bateni, Simina Branzei, Michael P. Brenner, Lin Chen, Ying Feng, Lance Fortnow, Gang Fu, Ziyi Guan, Zahra Hadizadeh, Mohammad T. Hajiaghayi, Mahdi JafariRaviz, Adel Javanmard, Karthik C. S., Ken-ichi Kawarabayashi, Ravi Kumar, Silvio Lattanzi, Euiwoong Lee, Yi Li, Ioannis Panageas, Dimitris Paparas, Benjamin Przybocki, Bernardo Subercaseaux, Ola Svensson, Shayan Taherijam, Xuan Wu, Eylon Yogev, Morteza Zadimoghaddam, Samson Zhou, Vahab Mirrokni,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、科学研究を加速するための新たな道を開いた。 先進的なAIモデルとどのように協力したかを示すケーススタディのコレクションを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.15622072347811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have opened new avenues for accelerating scientific research. While models are increasingly capable of assisting with routine tasks, their ability to contribute to novel, expert-level mathematical discovery is less understood. We present a collection of case studies demonstrating how researchers have successfully collaborated with advanced AI models, specifically Google's Gemini-based models (in particular Gemini Deep Think and its advanced variants), to solve open problems, refute conjectures, and generate new proofs across diverse areas in theoretical computer science, as well as other areas such as economics, optimization, and physics. Based on these experiences, we extract common techniques for effective human-AI collaboration in theoretical research, such as iterative refinement, problem decomposition, and cross-disciplinary knowledge transfer. While the majority of our results stem from this interactive, conversational methodology, we also highlight specific instances that push beyond standard chat interfaces. These include deploying the model as a rigorous adversarial reviewer to detect subtle flaws in existing proofs, and embedding it within a "neuro-symbolic" loop that autonomously writes and executes code to verify complex derivations. Together, these examples highlight the potential of AI not just as a tool for automation, but as a versatile, genuine partner in the creative process of scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、科学的研究を加速するための新たな道を開いた。 モデルは日常的なタスクを支援する能力はますます高まっているが、新しい専門家レベルの数学的発見に貢献する能力は理解されていない。 我々は、研究者が先進的なAIモデル、特にGoogleのGeminiベースのモデル(特にGemini Deep Thinkとその先進的な亜種)とどのように協力し、オープンな問題を解決し、予想を否定し、理論コンピュータ科学の様々な領域、そして経済学、最適化、物理学といった他の分野における新しい証明を生成するかを示すケーススタディのコレクションを提示する。 これらの経験に基づき, 反復的洗練, 問題分解, 学際的知識伝達などの理論研究において, 効果的な人間-AI協調のための共通手法を抽出する。 結果の大部分は、対話的で対話的な方法論に由来するものですが、標準のチャットインターフェースを超えて、特定のインスタンスを強調しています。 これには、既存の証明の微妙な欠陥を検出するために厳格な敵レビューアとしてモデルをデプロイすることや、複雑な導出を検証するためにコードを自律的に書き実行する"神経象徴的"ループにそれを埋め込むことが含まれる。 これらの例は、AIが自動化のツールとしてだけでなく、科学的発見の創造的プロセスにおける多目的で真のパートナーとしての可能性を強調している。

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