Cuanto más profundizo en Goodfire Research, más me doy cuenta de cómo la rama de la interpretabilidad se está convirtiendo silenciosamente en una de las fronteras más interesantes en la IA (y especialmente en la IA para la Ciencia) Publicaron esta investigación el año pasado con la idea central de cómo un modelo de base de ADN organiza internamente las especies en su espacio de incrustación de una manera que refleja el verdadero árbol evolutivo de la vida. o básicamente cómo el modelo redescubrió la filogenia puramente a partir de secuencias de ADN. estudiaron Evo 2 (modelo de ADN desarrollado por EvolutionaryScale) y descubrieron que: + el genoma de cada especie se mapea a una incrustación vectorial dentro del modelo. + estas incrustaciones forman una estructura geométrica curva (un variedad). + las distancias a lo largo de esta variedad corresponden a la distancia evolutiva real entre especies. así que dentro del modelo: especies similares → incrustaciones cercanas especies distantes → incrustaciones lejanas y la estructura que emerge es esencialmente el árbol de la vida. Esto podría demostrar algo revolucionario sobre cómo los modelos de base pueden redescubrir estructuras científicas automáticamente.