Forskare som använder AI blir otroligt mycket mer produktiva I en ny artikel som just publicerats fann författarna att forskare som använder stora språkmodeller (LLM) blir förvånansvärt mycket mer produktiva. En analys av mer än 2 miljoner artiklar visade att de som använder AI i genomsnitt ökar sin pappersproduktion med 40%. För icke-engelsktalande är det ännu mer, upp till 80%. Det skrämmande är att detta bara är data fram till juli 2024, då forskare mest använde LLM:er för skrivande. Det är förutsebart att AI-adoptionsgraden under de kommande åren kommer att gå upp till nästan 100 % inom alla vetenskapliga discipliner, vilket resulterar i fler artiklar än någonsin och sätter betydande press på peer review. Källa: Kusumegi et al, Science 390, 6779, 1240 (2025)

Google satsar inte på en enda AI-arkitektur. Sundar Pichai, VD för Google: "Vi ska pressa diffusionsparadigmet så hårt som möjligt." "Alla dagens huvudmodeller av Gemini-serien är autoregressiva. Diffusion är ett annat paradigm." "För samma kapacitet kan diffusionen gå mycket snabbare." "Den ligger efter huvudmodellerna idag, men det kommer finnas områden där det är rätt verktyg." "Vi trycker flera riktningar parallellt och för dem samman där det är logiskt."