LLM берет золото на олимпиаде по астрофизике

Исследователи проверили, как современные большие языковые модели (LLM) справятся с задачами Международной олимпиады по астрономии и астрофизике (IOAA) за 2022–2025 годы.
Результаты впечатляют.

🧠 Тестировались модели:
GPT-5, OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.1 Opus и Claude 4 Sonnet.

📊 Что показали:
- GPT-5 и Gemini 2.5 Pro набрали 85–88 % - это уровень золотой медали .
- Остальные модели показали результат в диапазоне 48–76 %.
- Особенно сильны GPT-5 в анализе данных и Gemini в теории.

💡 Почему это важно:
- LLM впервые достигли уровня лучших олимпиадников по астрофизике.
- Это демонстрирует, что модели уже решают не только текстовые, но и научные, количественные и логические задачи.
- Потенциал таких систем — помощь в научных исследованиях, автоматическом анализе данных и обучении.

⚠️ Ограничения:
- Олимпиадные задачи не охватывают весь спектр реальной астрофизики.
- Возможны «угадывания» и шаблонные решения.
- Неясно, насколько стабильно поведение моделей при реальных данных с шумом и погрешностями.

🟢Подробности: arxiv.org/abs/2510.05016

🔥 GOOGLE AI опубликовали пост о настоящем прорыве в области QUANTUM AI

Сегодня в журнале Nature команда Google впервые показали проверяемое квантовое преимущество с помощью метода, называемого *out-of-time-order correlator (OTOC), или «квантовые эхо».

Эксперимент проведён на квантовом чипе Willow, и он показывает, что квантовые устройства уже способны решать задачи, которые невозможно эффективно симулировать на классических компьютерах.

Квантовый процессор Google выполнил алгоритм под названием Quantum Echoes - в 13 000 раз быстрее, чем лучший классический алгоритм на одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире.

🟠Что это значит простыми словами
Учёные научились буквально «отматывать время» в квантовой системе и смотреть, когда она переходит от упорядоченного поведения к хаосу. Этот переход - ключ к пониманию, где начинается настоящее квантовое преимущество.

Проще говоря:

1) Учёные запускают квантовую систему вперёд во времени, позволяя ей запутаться и “рассеять” информацию.

2) Затем применяют обратные операции, как будто “перематывают” процесс назад.

3) Если всё сделано идеально, система должна вернуться в исходное состояние,но из-за квантового хаоса это происходит лишь частично.

4) Разница между “до” и “после” показывает, насколько глубоко информация ушла в хаос.

Работа показывает, что можно извлекать информацию из хаотичных квантовых состояний, ранее считавшихся полностью случайными.

Такой эффект невозможно воспроизвести на обычных суперкомпьютерах. Это шаг к практическим квантовым вычислениям, которые смогут моделировать материалы, молекулы и сложные физические процессы с точностью, недостижимой ранее.

«Quantum Echoes может стать основой будущих квантовых разработок для реального применения.

*Out-of-time-order correlator (сокращённо OTOC) - это специальная метрика, с помощью которой физики измеряют, как быстро информация "распространяется" и смешивается внутри квантовой системы.

🟢 Статья: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6

@ai_machinelearning_big_data

#QuantumComputing #Google #AI #Nature #Physics