Im więcej zagłębiam się w Goodfire Research, tym bardziej zdaję sobie sprawę, że gałąź interpretowalności cicho staje się jedną z najciekawszych granic w AI (a zwłaszcza AI dla nauki) Opublikowali w zeszłym roku badania z podstawową ideą, jak model podstawowy DNA wewnętrznie organizuje gatunki w swojej przestrzeni osadzeń w sposób, który odzwierciedla prawdziwe ewolucyjne drzewo życia. czy w zasadzie jak model na nowo odkrył filogenezy wyłącznie na podstawie sekwencji DNA. badali Evo 2 (model DNA opracowany przez EvolutionaryScale) i odkryli, że: + genom każdego gatunku jest mapowany na wektor osadzenia wewnątrz modelu. + te osadzenia tworzą zakrzywioną strukturę geometryczną (manifold). + odległości wzdłuż tego manifold odpowiadają rzeczywistej odległości ewolucyjnej między gatunkami. więc wewnątrz modelu: gatunki podobne → bliskie osadzenia gatunki odległe → dalekie osadzenia a struktura, która się wyłania, to w zasadzie drzewo życia. To może dowodzić czegoś przełomowego, jak modele podstawowe mogą automatycznie na nowo odkrywać struktury naukowe.