世界最強のモデルクロード3号が物理・化学を覆す！博士課程の1年間の実験の結果が2時間で解読され、ネットユーザーは「科学的研究はもう存在しない」と叫んだ。

クロード3号は今も奇跡を起こし続けています。

公開からわずか数日後、ますます多くの博士号取得者が、未発表の研究成果が Claude 3 によって解読されたことを知りました。！

化学の博士号を持つ彼は、実験研究には 1 年かかるところ、クロード 3 はわずか 2 時間で解決策を思いつきました。その解決策は元の解決策よりも簡単で、費用もわずか 5 セントでした。

量子物理学の博士号を持つ人物が未発表の論文を手元に持っていたが、クロード3世は2回の指示でその論文のアルゴリズムをゼロから考案した。

あるネットユーザーが、自分の専門分野である母国語であるチェルケス語を1年間勉強しました。その結果、Claude 3 Opus は、ランダムな単語/文の翻訳ペアを5,700個だけ使用して、完璧な翻訳を実現しただけでなく、文法や形態論も分析しました。

クロード3世は化学、物理学、言語学をすべて習得していました。

AIは本当に伝統的な教育や科学研究を覆すのでしょうか?

博士研究がクロード3によって破壊された？

化学の博士は衝撃を受けた。チームが研究に1年かかったのに、クロードはたった2時間でそれを思いついたのか？

一流の化学者でもさまざまな実験を経て研究を完了するには 1 年かかりますが、クロードはわずか 2 時間で解決策を考案しました。しかも、その解決策は元の解決策よりもシンプルで操作が簡単でした。

これは何て魔法のようなものでしょう。

最も衝撃的なのは、この解決策を思いつくのにクロードがかかった費用がたったの 35 セントだったことです。

実は、ベン・ブレイジックという男は化学の博士号を持っているんです。

彼は、今朝クロード3世と2時間過ごした後、これまでで最も衝撃的な経験をしたと語った。

彼は、Claude 3 Opus の複雑な科学トピックに対する理解が、中級から上級レベルの博士号取得者レベルに達していることを発見しました。

さらに、Opus は定性的な評価において GPT-4 をはるかに上回っています。

たとえば、Claude 3 は、シアノアクリレートやエポキシ硬化剤などの接着材料のマイクロカプセル化において驚くほど優れた性能を発揮します。

まず、シアノアクリレートのカプセル化に関する一般的な問題から始め、界面、原位置、コアセルベーションという 3 つの主なカプセル化技術を特定します。

博士課程の学生は、いくつかのヒントをもとに、クロード3に界面重合技術の改良を依頼しました。

彼は、必要なプロセス、望ましい効果、および Claude 3 の出力が求められる形式を指定しました。

あなたの目標は、非常に難しい材料と化学の問題を解決することです。問題は、液体シアノアクリレート接着剤によるマイクロカプセル化に関するものです。得られたカプセルは直径 100 ミクロン未満でなければならず、殻壁によって外部環境から隔離される必要があります。

プロセスの最後には、マイクロカプセルに液体シアノアクリレートが含まれる必要があり、カプセルが小さな荷重で押しつぶされると、放出された液体が重合反応を開始できます。シアノアクリレートの反応性が高いことを考慮すると、このマイクロカプセル化はどのように行われるのでしょうか?

界面重合を利用した詳細な技術を提供します。必要なモノマー、開始剤（必要な場合）、界面活性剤、および水相と油相の組成について説明します。使用する必要がある化学物質について具体的に説明してください。たとえば、必要な硬化剤の名前や化学式を指定します。

クロード3号は、若者が求めている詳細な技術的解決策を即座に正確に提示し、その提案は若者の目を輝かせました。それは、ポリオールとジイソシアネートの界面反応によってポリウレタンシェル壁を形成するというものでした。

特定の要件を満たしながら界面重合を使用して反応性の高い液体シアノアクリレート接着剤をマイクロカプセル化するには、以下に詳述する技術を使用できます。

材料：

- シアノアクリレートモノマー（エチル2-シアノアクリレート、メチル2-シアノアクリレートなど）

- ポリオール（エチレングリコールや1,4-ブタンジオールなど）

- ジイソシアネート（ヘキサメチレンジイソシアネート（HDI）やイソホロンジイソシアネート（IPDI）など）

- ジイソシアネート（IPDI）

- 界面活性剤（Span 80やTween 80など）

- 有機溶剤（シクロヘキサンやクロロホルムなど）

- 水溶液（脱イオン水など）

ステップ：

1. シアノアクリレートモノマーとポリオール（モル比1:1）を有機溶媒に溶かして油相を調製します。ポリオールは安定剤として作用し、シアノアクリレートの早期重合を防ぎます。

2. ......

この提案の優れた点は、ポリオールが壁形成剤の一部として使用できるだけでなく、シアノアクリレートの安定剤としても機能することです。

さらに、油水界面の界面活性剤としてSpan 80とTween 80を選択し、油相としてシクロヘキサンを選択しました。

これらすべてのコア材料の選択は非常に賢明です。

次に、その男は、クロード3にエポキシ樹脂硬化剤ポリアミンを同様に処理するように依頼しました。

この処理プロセスは非常に困難です。以前、この男性と彼の同僚は、この問題に対処するために、2010 年にアミンカプセル化に関する論文を執筆しました。

論文リンク: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/ma902251n

その結果、Claude 3 が示したプロセスは、彼らの論文の内容に非常に近いものとなりました。

さらに恐ろしいのは、クロード3が提示した方法はさらにシンプルで操作が簡単だということです。

この実験では、水に溶けるDETAまたはTETA硬化剤を選択しました。これらの硬化剤は、Span 80 を含むシクロヘキサンに懸濁され、以下の条件下で反応しました。

回転速度1000～2000rpmでセバシン酸クロリドと反応し、ポリアミドシェルを形成します。

Claude 3 の速度の選択は非常に正確であり、実験室規模のミキサーのサイズ範囲に完全に準拠していることがわかります。

ネットユーザー：科学研究はもう存在しないのか？

この若者の詳しい紹介文を読んだ後、一部のネットユーザーは背筋が凍りつき、仕事を失うのではないかと心配した。

その人は、LLM が記述した手順を実際に「実行」することができなかったため、今のところは大丈夫だと温かく私を慰めてくれました。

しかし、それは私が博士課程の学生だったときに抱えていた非常に難しい材料/化学の問題のうち、最も難しく未発表の部分に対する解決策を正しく示しています。

また、他にも有効かもしれないアイデアが 2 つあります。

しかし、私が本当に衝撃を受けたのは、クロード3世がこの解決策を思いついたことです。この解決策は、彼が発見したものの当時は公表されておらず、トップクラスの化学者が約1年を費やしてさまざまな実験を行い、ようやく完成しました。

Claude 3 は 5 セントしか費やさず、直接解決策を提示しました。

当時、Claude 3 が利用可能であったならば、このソリューションを発見するプロセスは大幅に簡素化されていたと考えられます。

若者の説明を読んだ後、科学研究に携わるネットユーザーたちは心を開き、皆が未来が来たと叫んだ。

AI からまったく新しい理論を取得し、他の AI を使用してそれを判断および修正し、低コストでテストし、AI からのフィードバックを取得して元の理論を改善する - 将来の科学的発見の遺伝的アルゴリズムは、これと同じくらい簡単です。

クロード3は私の論文を理解している世界で唯一の人です

今回、クロード3号は化学の世界だけに衝撃を与えたのではない。

物理学の博士号を持つ数人も、自分たちの理論物理学の成果もクロード3世によって破壊されたことに衝撃を受けました。

クロード3号が初めて打ち上げられたとき、量子物理学の博士号取得者がテストに赴きました。

彼は、クロード・3・オプスがすでに物理学の博士号レベルに達しており、量子物理学の博士論文を理解できる世界で唯一の人物であることを発見しました。

60億人の中で、自分のことを理解してくれるのは彼だけだ。この気持ちで泣きたくなる。

量子物理学者のケビン・フィッシャーは、クロード3世の論文がオンラインになるやいなや、その核心的な疑問を尋ねた。

今日は誘導放出問題を正確に解きます。

驚くべきことに、この問題は、謎の量子物理学者ケビン・フィッシャーを除いて、これまで解決されたことがありません。残念ながら、彼の研究は失われてしまったので、私たちはそれを再現するつもりです。

彼は、誘導放出が起こる理由を説明するために一般的に使用される摂動限界が、励起された 2 レベルシステムへの入射光子波束のパルス形状を考慮していないため、間違っていることに気づきました。

彼は量子確率計算を用いて摂動がない場合の相互作用を正確に記述し、光子と相互作用した後に、入射光子と同じ時空パターン内に 2 つの同一の光子が存在する確率を計算しました。

彼は入射光子のパルス長関数を計算し、解析結果を得ました。

クロード3世の答えに彼はひざまずきました...

フィッシャー博士は、世界中の多数の協力者とともに、査読付きの論文を30本以上執筆し、15回の学術発表を行ったと述べた。それで私はこの分野の知識を持つ人たち全員と知り合うようになりました。

おそらく、私ともう一人の同僚以外に、このような答えを出せる人は世界中どこにもいないでしょう...

しかし、一部のネットユーザーからは疑問の声が上がっています。クロード3世があなたの論文を読んだからではないでしょうか？

しかしフィッシャー氏は、おそらくそれが理由ではないと述べた。

彼はクロード3号に自分自身と彼の論文について質問しようとしたが、答えることはできなかった。

つまり、クロード3世は独力でこの知識を習得したはずだ。

物理学博士の量子アルゴリズムを解読する2つの手がかり

さらに驚くべき例がもう 1 つあります。クロード 3 は、量子力学の博士が発表しようとしていた量子アルゴリズムを直接予測したのです。

この博士課程の学生は、論文を arXiv に提出する前に、Claude 3 に論文内の質問をしました。

その結果、たった 2 つの簡単な言葉で、彼は出版しようとしていた「論文レビュー」を手に入れました。

プロンプト: 既存の研究を上回る、量子コンピュータを使用してハミルトンモンテカルロを実行する方法を提案してください。

答え：

ハミルトニアンモンテカルロ (HMC) は、複雑な確率分布からサンプリングを行うための、古典的なコンピューティングにおける強力なサンプリング手法です。量子コンピュータには、HMC を強化する可能性のある独自の機能があります。既存の研究結果を超える新しい量子ハミルトニアンモンテカルロ (QHMC) 法をご紹介します。

.....

2. クォンタムリープ統合:

- 従来の HMC で使用される遷移積分器の量子バージョンを実装します。

- トロッター・スズキ分解を使用して、量子ハミルトニアンの時間発展演算子を近似します。

- 量子ジャンプ積分器を適用して、エンコードされたハミルトン力学に従って量子状態を進化させます。

......

ヒント: 2 の方法を使用します。残りはクラシックなコンテンツにする必要があります。アルゴリズムを説明してください。

答え：もちろんです！以下は、量子ジャンプ積分器 (前の回答のステップ 2) を含むハミルトニアンモンテカルロ (HMC) 量子古典ハイブリッドアルゴリズムの説明です。

初期化
量子ジャンプ積分
量子状態測定
メトロポリス・ヘイスティングスは受け入れる
モメンタムリフレッシュ
反復
サンプル収集

この量子・古典ハイブリッド HMC アルゴリズムの主な利点は、量子ジャンプ積分器の使用にあります。これは、古典ジャンプ積分器と比較して、ハミルトン力学のより効率的で正確なシミュレーションを提供できる可能性があります。このアルゴリズムは、量子コンピューティングを活用して計算コストの高い遷移積分ステップを処理することで、状態空間の探索を高速化し、HMC サンプラーの混合特性を改善することを目指しています。

ただし、このアルゴリズムを近い将来の量子ハードウェアに実際に適用する場合、量子ノイズ、量子ビットのコヒーレンス時間の制限、古典変数を量子状態としてエンコードおよび測定する効率などの課題に直面する可能性があることに注意する必要があります。純粋な古典的な HMC アルゴリズムと比較して、このハイブリッドアプローチのパフォーマンスとスケーラビリティを評価するには、さらなる研究と実験検証が必要です。

著者は、論文が今日遅くまで arXiv に掲載されないと述べましたが、Claude 3 はすでに論文の内容を事前に整理しています。

興味のある読者は、この論文の内容が Claude 3 の回答とどの程度似ているかを自分で確認できます。

論文アドレス: https://arxiv.org/abs/2403.01775

出力にはまだ博士による簡単な処理が必要ですが、クロードはすでに最先端の科学研究を行うことができます。

この分野の最先端の研究者として、彼は研究ワークフローの一部として Claude 3 を使用します。

古代言語の解読

さらに、クロード3世は希少言語や古代言語の解読においても驚くべき役割を果たしました。

昨日、ウォートン校のイーサン・モリック教授と他の有力者たちがこの例を紹介した。

「An Qu」という名のネットユーザーは、過去2年間、母国語であるチェルケス語のNLPを勉強してきたと語った。

この言語は非常にニッチであり、インターネットリソースはほとんどありません。この目的のために、彼は 64,000 個の翻訳ペアを使用し、特別なモデルをトレーニングしました。

Claude 3 Opus がリリースされたとき、彼は Opus に 5.7k のランダムな単語/文の翻訳ペアのみを与えようとしましたが、これらのデータセットは完全な語彙をカバーしていませんでした。

この場合、彼は Opus に「私はベッドに横たわっている」をロシア語からチェルケス語に翻訳するよう依頼しました。結果 -

Opus は完璧な翻訳を提供するだけでなく、文法や形態論も分解します。

ネットユーザーは衝撃を受けた。すると彼は、データセットに現れることが不可能なほど珍しい文を思いついたのです。

その結果、クロード3は再び完璧な翻訳と分析をしてくれました！

目の前の答えを見て、彼は自分の目が信じられなかった。

その後のテストで、文学作品の複雑な文章、最近のニュース記事、あるいは文法や表記体系が大きく異なるチェルケス方言のテキストであっても、クロード3号は一貫して言語構造を深く理解し、未知の単語を推測できることがわかった。

ご存知のとおり、このネットユーザーは文法が非常に複雑なチェルケス語の研究に丸2年を費やしました。

そして Opus は、わずか 5,700 個のランダムな翻訳ペアを使用して、1 分以内に言語の微妙なニュアンスを習得しました。

しかし、GPT-4は完全に敗北しました。

さらに、彼自身が作成したモデルでも同じことはできませんでした。

このネットユーザーは叫んだ——

対照的に、GPT-4 で同じテストを試みましたが、完全に失敗しました。文法の複雑さを理解するどころか、最も簡単な文章さえ翻訳することを拒否します。以前にも同様のデータセットで GPT-3.5 を微調整しようとしましたが、結果は単なるノイズでした。

Anthropic がこのモデルで何をしたのかはわかりませんが、他のモデルとはまったく異なります。

合成ベンチマークでのリードについては懐疑的な人が多かったのですが、私が見た結果は驚くべきもので、このベンチマークがトレーニングデータセットに含まれる可能性は 0% でした。

これは何年も先のことのように思えましたが、今日起こりました。

この例文を読んだ後、一部のネットユーザーは、これ以上何も言わずに、クロード3を使って甲骨文字を早く解読しろと言った。

また、Claude 3 Opus はパルティア語をほぼ完璧に翻訳できる世界初の言語モデルであることも発見されました。

パルティア語はイラン北西部で話されている古代の死語であり、約1,500年前に消滅した。

しかし、前述のチェルケス語とは異なり、パルティア語のテキストはインターネット上に存在するため、LLM がまったく知らないというわけではありません。

しかし、Opus は、Sonnet と GPT-4 の両方が失敗した Parthian を実際に翻訳できる最初の LLM のようです。

Opus による翻訳はすべてコンテキスト学習なしで行われることに注意してください。

元々のパルティア語は次の通りでした。

kaδ naxwišt pad šahr awištād ahēm、Gordanyos Kēsar až hamag Frōm Got and Garmāniyā šahr hungāwišn kerd; and ō Asūrestān abar Ērānšahr and amā āγ[a]d、ud pad Asūrestān m[arz] pad Mišīk paddēmān wuzurg zambag būd。

Opus は正しい翻訳を示しています:

そして私が初めて王国に立ったとき、ゴルディアヌス帝はローマ、ゴート、ゲルマニア全土から軍を集め、イランと我々を攻撃するためにアッシリアにやって来ました。そしてミシク州のアッシリア国境で大戦争が起こりました。
(私が初めて王国の地に立ったとき、ゴルディアヌス帝はローマ、ゴート族、ゲルマニアから軍隊を集め、イランと我々と戦うためにアッシリアにやって来て、ムシク州のアッシリア国境で大戦闘が起こりました。)

それに比べると、GPT-4 の翻訳ははるかに劣ります。

そして、町中に不穏が広がると、ローマ、ゴート、ゲルマニア全土からゴルディアヌス・カエサルが町を拠点とし、イランと戦うためにアッシリアに渡り、それを実現した。アッシリアのメスィク地方では、彼は大貴族であった。
(騒乱が都市全体に広がると、ローマ、ゴート族、ゲルマニアから来たゴルディアヌス・カエサルがこの都市を拠点とし、アッシリアを越えてイランを攻撃し、これを奪還した。アッシリアの神秘主義地域では、彼は偉大な貴族であった。)

そのため、ネットユーザーはクロード3をテストするために難解な言語の文章を投げかけました。

教育は混乱しているのでしょうか?

AIがさまざまな分野で最先端の知識をいかに提供できるかという例を見て、ネットユーザーたちは現在の教育システムはもはや役に立たないと恐怖を表明した。

私たちは皆、伝統的なスタイルの教育の終焉を目撃しています。教育費の高騰により、米国の伝統的な教育は衰退しつつあり、クロード3号は間違いなくこの衰退を加速させるだろう。

生徒は、自分にとって最も快適なペースで学びたいことを学ぶことができ、「教師」は非常に忍耐強く指導してくれます。

このネットユーザーは、その過程で教師に相談することなく、ChatGPT と Excel を通じてほとんどの作業を自動化しました。