تسريع التقدم العلمي هو أحد أكثر الطرق تأثيرا التي يمكن الذكاء الاصطناعي من خلالها أن يفيد المجتمع. يمكن للنماذج بالفعل أن تساعد الباحثين في التفكير في حل المشكلات الصعبة — لكن القيام بذلك بشكل جيد يعني اختبار النماذج على تقييمات أصعب وفي سير عمل علمي حقيقي قائم على التجارب.

GPT-5.2 هو أقوى نموذج لدينا في تقييم FrontierScience، ويظهر مكاسب واضحة في المهام العلمية الصعبة. لكن المعيار يكشف أيضا عن فجوة بين الأداء القوي في المشكلات المنظمة والاستدلال المفتوح والتكراري الذي يتطلبه البحث الحقيقي.

المعيار الأكثر أهمية الذكاء الاصطناعي في العلم هو الاكتشافات الجديدة التي يمنحها. تقع FrontierScience في أعلى هذا الهدف، حيث توفر نجم شمال للاستدلال العلمي على مستوى الخبراء من خلال اختبار النماذج على مشكلات موحدة وصعبة وإظهار أين تنجح أو تفشل. رغم أن FrontierScience ضيق بالضرورة، إلا أنه خطوة نحو المعايير الأصعب والأكثر أهمية التي يحتاجها المجال.

الاستنساخ هو أداة أساسية في علم الأحياء الجزيئي، وتحسينات الكفاءة لها تطبيقات في جميع أنحاء التكنولوجيا الحيوية. هذا يقدم لمحة عن كيفية عمل الذكاء الاصطناعي جنبا إلى جنب مع علماء الأحياء لتسريع الأبحاث. تحسين الطرق التجريبية سيساعد الباحثين البشر على التحرك بشكل أسرع، وتقليل التكاليف، وتحويل الاكتشافات إلى تأثير واقعي في العالم.

الجمع بين المعايير الأصعب مثل FrontierScience وتقييمات المختبر الواقعية يمنحنا خريطة أوضح لمكان فعالية النماذج اليوم وأين يحتاج إلى تطوير إضافي. نرى وعودا قوية في البداية، إلى جانب قيود محددة جيدا، وسنواصل التكرار مع العلماء لجعل هذه النماذج أكثر قدرة وموثوقية في الاكتشاف.