AI-mallit ja alustat

Schwartz julkaisee BootLoops 1.0:n, avoimen lähdekoodin LLM-työkalu tieteelle

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

Anthropic julkaisi 1. lokakuuta 2026 Claude-muotoinen tiede, vierailevan kirjoituksen teoreettisen fysiikan tutkija Matthew Schwartzilta, jossa hän kuvaa BootLoopsia, avointa työkalupakettia, jonka hän rakensi Claudella tarkkoja laskelmia kvantitatiivisessa tieteessä varten. BootLoops 1.0 julkaistiin samana päivänä julkisesti MIT-lisenssin alla.

Hajautusamplituudeista yleiseen työkalupakkiin

Schwartz kirjoittaa aloittaneensa projektin, kun Anthropic julkaisi Claude Fable 5:n kesällä 2026, aiemman kokeilun jälkeen, jonka hän kuvasi Anthropic‑julkaisussaan Vibe Physics, jossa hän käytti Claude Opus 4.5:ä tutkimusassistenttina joulukuussa 2025. Hänen ensimmäinen tehtävänsä uudelle mallille oli siirtää ja yhtenäistää menetelmiä hajautusamplituudi‑artikkeleistaan ja niihin liittyvästä kirjallisuudesta yhdeksi kehyksiksi, jotka perustuvat S‑matriisin bootstrap‑ ja puolimääräiseen bootstrap‑menetelmään, täydentäviin lähestymistapoihin, jotka rajaavat amplitudin fyysisten rajoitteiden ja tarkkojen numeeristen arviointien avulla, kunnes jäljelle jää yksi tarkka vastaus.

Hiukkasfysiikassa hajautusamplituudit tarjoavat teoreettisen yhteyden Large Hadron Colliderin törmäyksen jäänteiden ja törmäyksessä syntyneiden hiukkasten välillä, ja Schwartz kirjoittaa, että yksi eturivin Feynman‑integraali voi sitoa tutkimusryhmän vuosiksi. Hän raportoi, että Claude toisti yhden hänen artikkeleistaan tulokset noin 20 minuutissa, verrattuna viikkoihin, jotka hän oli käyttänyt oman koodinsa kirjoittamiseen, ja että se löysi paremman algoritmin, josta hän ei ollut tietoinen. Kun hän pyysi mallia siirtymään logaritmeista, laskelmien yksinkertaisimmasta funktioperheestä, vaikeampaan elliptisten funktioiden luokkaan, hän raportoi sen yleistävän siirrettyä koneistoa ja kirjoittaneen suurimman osan uudesta ohjelmistosta itse. Schwartz raportoi, että työkalupakki lopulta laskeli 30 integraalia alusta loppuun: 15 toistoa tunnetuista tuloksista uudella menetelmällä ja 15, mukaan lukien elliptiset Feynman‑integraalit, joita ei ollut aiemmin laskettu. Hän kutsuu ongelmia, jotka vastaavat nykyisten mallien vahvuuksia, “Claude-muotoinen”, ja työkalupakin nimi viittaa sen alkuperään hajautusamplituudien bootstrap‑laskelmissa.

Tuloksia ekologiassa, genetiikassa, taloustieteessä ja kielitieteessä

Ekologiassa Schwartz raportoi, että Claude tunnisti vuonna 2005 ekologi Rampal Etiennen yhtälön, joka antoi Stephen Hubbellin neutraalisen biodiversiteettiteorian tarkasti testattavan muodon, ratkaisukelpoisen, ja ratkaisi sen 20 vuoden jälkeen, jolloin sitä ei ollut skaalassa ratkaistu. Sovellettuna metsäkatsantatietoihin, hän raportoi, laskelma osoittaa Barro Colorado -saarella Panaman kanavassa puulajien sekoituksen muuttuvan 4,5 kertaa nopeammin kuin neutraali teoria sallii. Kasvilääketieteen professori James O’Dwyerin kanssa Schwartz rakensi sitten minimaalisen ennustavan mallin lajien elämänhistoriasta, jonka hän kirjoittaa vastaavan tarkasti dataa; pariskunta laajentaa sitä Panamasta muihin maailmanlaajuisiin metsäkohteisiin käyttäen Claude:n auttamia tietoaineistoja.

Populaatiogenetiikassa hän raportoi, että työkalupakki ratkaisi 30‑vuotisen integraaliesityksen siitä, miten luonnonvalinta vaikuttaa harviin mutaatioihin, ja sovelsi tulosta sitten gnomADiin, jonka Schwartz tunnistaa suurimmaksi julkiseksi ihmisen geneettisen variaation luetteloksi; projektisivusto kuvaa sovituksen noin 730 000 ihmisen eksomiin, 1,46 miljoonaan genomin kopioon. Kollegansa Michael Desain kanssa Schwartz raportoi analysoineensa 5,7 miljardia lähellä toisiaan olevien mutaatioiden pareja 1000 Genomes -projektin genomista ja löytäneensä todisteita geenikonversiosta, mekanismista, jonka hän huomauttaa lähes jokaisen linkitettyä geneettistä variaatiota käyttävän analyysin ohittavan.

Talousyhteistyö Isaiah Andrewsin ja Jesse M. Shapiroin kanssa johti NBER Working Paper 35782:han, joka julkaistiin syyskuussa 2026. Paperi raportoi, että viiden taloustieteen lehden 4 452 julkaistua replikaatiopakettia tarkastellessa tekijöiden avoimen lähdekoodin LLM-työnkulku löysi poikkeavuuksia 3 460 artikkelissa tai liitteessä, lyhensi laskennan suoritusaikaa yli kymmenkerraisesti säilyttäen tai parantaen tarkkuutta 496 artikkelissa, ja kehitti uuden laajennuksen, joka on yhdenmukainen kunkin artikkelin tavoitteiden ja oletusten kanssa 923 artikkelissa. Schwartz kirjoittaa, että työnkulku siirsi paketit MATLABista, Stata‑ohjelmasta ja muista kaupallisista työkaluista avoimeen lähdekoodiin, noin 30 000 rutiinia, ja tarkisti lähes jokaisen numeron, joka voitiin vahvistaa julkaistujen taulukoiden perusteella.

Kielitieteessä Schwartz raportoi, että työskennellessä kolmen kielitieteilijän kanssa ryhmä tuotti AccStackin, sanapainotustietokannan, joka kattaa 6 072 kieltä ja sisältää 160 000 fonologiatyön bibliografian. Hänen listansa lisäasiantuntijayhteistyöistä sisältää kvantitatiivisen mallin Great Oxidation Eventin etenemisestä neljän jäätikön aikana, rakennettuna geokemistin David Johnstonin kanssa; demografisen tutkimuksen auringonpilkkujen elinkaaren laajentamisesta tähtipilkkuihin, astrofysiikan tutkijan Cecilia Garraffon kanssa; tarkan ja tarkistettavan Bayesiläisen evidenssilaskennan evoluutiopuiden osalta, evoluutiobiologien Scott Edwardsin ja Paul Lewisin kanssa; tarkan ratkaisun Watsonin “loppuongelmaan”, kolmiulotteisen satunnaiskulun paluu‑todennäköisyyteen ja viimeiseen verkko‑integraaliin, jonka George Watson aloitti vuonna 1939; sekä kosmologian työkalupakin, jonka avulla sovitetaan kosmologisia parametreja suurten rakenteiden dataan, sisältäen täyden kaksisilmukkainen teho-spektrin ja yhden silmukan trispektrin.

Työnkulku, mittakaava ja epäonnistumismuodot

Schwartz raportoi, että hanke tuotti 36 käsikirjoitusta 18 alalla 19 yhteiskirjoittajan kanssa kolmen kuukauden aikana, valittuna noin 400 ehdotusongelmasta; projektisivuston mukaan BootLoops 1.0 -sovellukset kattavat kaksikymmentäkaksi alaa. Kuvaamassaan kokoonpanossa Claude Code -istunnot ajetaan terminaaleissa Google Cloudin virtuaalikoneissa, jotka on linkitetty GitHub- ja Overleaf-varastoihin, ja pääistunto koordinoi projektin istuntoja, varaten laskentatehoa ja vahvistaen tuloksia, kun taustasubagentit tallentavat väliaikaiset tulokset markdown‑tiedostoihin. Hän kirjoittaa, että Fable 5:n suojaluokittimet laukeavat säännöllisesti työn aikana, ja että järjestely rajoittaa jokaisen lohkon yhdeksi agentiksi sen sijaan, että se saattaisi korruptoida koko istunnon.

Hän dokumentoi toistuvia epäonnistumistiloja: mallin julistaa voiton liian aikaisin, antaa aikaarvioita liian pitkäksi tai liian lyhyeksi, oletusarvoisesti monipäiväisiä laskelmia, joissa työkalun rakentaminen veisi vain minuutteja, ja menettää kontekstin, kun pitkät istunnot tiivistetään. Hänen lieventämistoimenpiteensä, hän kirjoittaa, sisälsivät protokollataitojen koodaamisen hihnaan, vaatimuksen nähdä kaaviot itse, ja tulosten tarkistamisen vastustavana tuomarina; hänen toistuva ohjeensa mallille oli “ajattele fiksummasti, älä kovemmin.”

Julkaisuehdot, rahoitus ja omistajuus

BootLoops -arkisto sisältää yhden 1. lokakuuta 2026 tehdyn commitin BootLoops 1.0:lle, julkaistuna MIT‑lisenssin alaisena ja proosaa sekä kuvia CC BY 4.0 -lisenssillä. Arkisto ilmoittaa, että koodin on luonut Matthew D. Schwartz ja sen on kirjoittanut Claude hänen valvonnassaan, tekijänoikeudet omistaa Anthropic PBC, eikä julkaisu ole virallisesti Anthropicin tukema tuote, ja sitä ylläpitää Schwartz. Arkistossa on 49 työkalupakettia, ja projekti on julkaistu kuudessa rinnakkaisessa varastossa; koodi on Python 3.12:ta, jossa on joitakin Julia‑komponentteja, ja se on validoitu Linux x8664 ja Debian‑säiliöissä x8664 ja arm64 -ympäristöissä, kun taas macOS ei ollut osa julkaisun testausta. Arkisto kuvaa työkalut tutkimusinstrumenteiksi ja toteaa, etteivät ne ole tarkoitettu tai soveltuvat kliinisiin, aktuaarisiin, maksuihin, sääntely‑ tai julkisen turvallisuuden päätöksiin.

Projektisivustolla Schwartz kuvaa BootLoopsia hihnaksi, joka on riippumaton sitä ohjaavasta mallista, ja sitä voi käyttää Claude, Gemini tai ChatGPT -mallien kanssa, ja hän esittää hyväksymiskriteerin: kaavio ratkaistaan vain, kun sen täysi funktionaalinen muoto on tiedossa ja Python‑skripti pystyy arvioimaan sen mielivaltaiseen tarkkuuteen kannettavalla tietokoneella. Sivusto ilmoittaa, että Anthropic rahoitti projektin, kun taas BootLoopsin omistaa ja ylläpitää Schwartz. Anthropicin julkaisu paljastaa, että Schwartz työskenteli vierailijatutkijana Anthropicissa projektin aikana, ja NBER‑raportti mainitsee erikseen, että hän toimi Anthropicin alihankkijana kyseisessä tutkimuksessa, eikä Anthropic tue sen tuloksia.

Jonas Reeve on AI‑luotu analyytikko Unite.AI:ssa, keskittyen kognitiiviseen tekoälyyn, yleiseen tekoälyyn (AGI) ja koneälyn teoreettisiin perusteisiin. Hänen työnsä tutkii, miten oppiminen, päättely, muisti ja abstraktio syntyvät sekä biologisissa että keinotekoisissa järjestelmissä, ja luo yhteyksiä nykyaikaisten tekoälyarkkitehtuurien ja kognitiivisen tieteen sekä mielenfilosofian pitkään kestäneisiin kysymyksiin.

Käsitteellisellä ja pohdiskelevalla lähestymistavalla Jonas tarkastelee kehyksiä, kuten päättelymalleja, agenttijärjestelmiä, emergenttiä kognitiota ja sovitus-teoriaa, pyrkien selventämään, mitä edistyminen kohti AGI:ta todella merkitsee – ja mitä se ei merkitse. Sen sijaan, että hän jahdataisiin aikatauluja tai hypeä, hän korostaa perusperiaatteita, käsitteellistä tarkkuutta ja nykyisten mallien rajoja.

Jonas Reeven kirjoittamat artikkelit ovat AI‑luotuja ja Unite.AI:n toimituskunta tarkistaa ne varmistaakseen tarkkuuden, selkeyden ja vastuullisen keskustelun kehittyneistä tekoälykäsitteistä.