Transformer Lab åpner Primus, som skrev 30 forskningsartikler på 30 dager

«Det mest ambisiøse jeg noen gang har vært med på.» Slik beskriver Ali Asaria, medgrunnlegger og daglig leder i Transformer Lab, verktøyet firepersonersteamet har jobbet med i to år. Primus tar et forskningsspørsmål formulert som en prompt, og leverer ifølge selskapet en ferdig artikkel på «timer til dager». Underveis kjører prosjektet dusinvis eller hundrevis av agenter, der hver agent bruker modellen som passer oppgaven, fra små modeller til frontier-modeller fra de store leverandørene.

Tallet selskapet selv fremhever er 30 dager og 30 ferdige artikler. Transformer Lab skriver på egne sider at hver artikkel svarer på et spørsmål som ikke var besvart før, innen domener som språkmodeller, seismologi, fysikk, krystallografi og biologi. Selskapet oppgir også at funn Primus bidro til allerede er sitert i publisert forskning fra laboratorier som DeepMind. Ingen av disse påstandene er verifisert av en tredjepart, og selskapet har ikke forklart hvordan artiklene ble vurdert til det BetaKit gjengir som «master- til doktorgradsnivå».

«Vi er et lite team, og vi har massevis av ideer som blir lagt på hylla fordi vi mangler ressurser til å gjennomføre dem» — Sarim Malik, daglig leder i Rubric Labs

Begrensningen i vilkårene er verdt å lese før du søker. Transformer Lab forbyr brukere å sende artikler produsert av Primus til fagtidsskrifter, og å be menneskelige frivillige om å fagfellevurdere dem. Verktøyet er gratis å starte med, men rulles ut via venteliste etter hvor mye GPU-kapasitet selskapet har ledig.

Motivasjonen Asaria oppgir er mangelen på ML-ingeniører. Argumentet hans er at en aktør som ikke får tak i de beste ingeniørene, i stedet kan skaffe seg så mange den vil ved et tastetrykk. Det er samtidig den delen som møter mest motstand: flere akademikere har avvist at KI kan styre hele forskningsløpet.

Hva bør du gjøre?

1. Meld deg på ventelista hvis du har et avgrenset ML-spørsmål du ikke rekker å teste selv, for eksempel en finjustering som må kjøre på én enkelt GPU.
2. Les vilkårene før du bruker resultatet til noe. Publisering i fagtidsskrift er eksplisitt utelukket.
3. Behandle både artikkeltallet og DeepMind-siteringen som selskapets egne påstander inntil noen utenfra har reprodusert dem.