SymFSM — инструмент для проверки и разработки физических теорий

вы плохо понимаете развитие науки физики и химии.
Открывают новый химический елемент, физическое явление.И затем в 1000 экспериментах узнают их свойства за 5 лет.Например графена, Бозона Хиггса.
Например сеичас ищут массы трех нейтрино на разных приборах.Набирают статистику.Природу нелзя придумать, она очень сложна.Сложнее чем ДНК.Нугны новуе слова и термины, химическлие формулы.
Но ваша программа будет полезна математикам.
Известно, что нужно наити, например доказать теорему.На компьютере доказали ее для каких то частных слычаях.
Возникает вопрос как задачы раздробить на 36 частей, чтобы можно было ее решить.
Ето глобалная проблема как разделат сложную задачы на 36 более простых.

Совершенно справедливо.
«ИИ Gemeni» (как и всякий прочий ИИ) ни на что самостоятельное не способен, поскольку он, всего-лишь, сборник (библиотека) человеческих домыслов и заблуждений, с незначительным проблеском истины. 

#77525 Штумпф :

#76660 Kikma :

Коллеги, хочу поделиться инструментом, который может быть полезен в нашей работе.

Мы разработали SymFSM— систему управляемого мышления для LLM. Она не просто генерирует текст, а строит формальную карту рассуждений: фиксирует сущности, связи, ограничения и проверяет достижимость выводов с помощью конечных автоматов.

Где это может пригодиться в физике:

1. Проверка гипотез— формализуйте исходные допущения, механизмы и предсказания в виде графа, и система проверит, следует ли вывод из посылок.

2. Анализ теоретических построений— когда нужно отследить цепочку рассуждений и выявить скрытые допущения, которые могут вести к противоречиям.

3. Разработка новых моделей— стройте пространство возможных состояний и переходов, исследуйте достижимые конфигурации без необходимости писать полноценный симулятор.

4. Обучение и объяснение— SymFSM помогает визуализировать структуру рассуждения, показывая, какие шаги ведут к выводу, а где в логике есть разрывы.

Технически это выглядит так:

1. Задаёте вопрос или гипотезу на естественном языке.

2. Модель строит когнитивную карту (граф объектов, факторов, допущений и выводов).

3. Автоматы проверяют её на связность, противоречия и достижимость целей.

4. Если находятся разрывы, система запускает ремонт структуры (repair-механику) и только после этого генерирует финальный ответ.

Простые вопросы быстрее решать напрямую через LLM. Но в задачах, где нужно:

• учитывать множество взаимосвязей;

• проверять, не противоречит ли вывод исходным условиям;

• объяснять, почему получен именно такой результат — SymFSM даёт преимущество в прозрачности и проверяемости.

Попробовать можно бесплатно 7 дней. Нужен только ваш API-ключ от LLM-провайдера моделей (сейчас доступно 156 моделей).

Скачать:https://principium.pro/ru/symfsm-2/

Буду рад ответить на вопросы или обсудить, как это может пригодиться в конкретных исследовательских задачах.

 

Вы сейчас рассказали про ИИ Gemeni. Но к сожалению, в базу данных его заложена ошибочнаая теория современной физики. Поэтому он не способен принимать правильных решений. Но полезен тем, что может предоставить доводы современной физики по исследуемому вопросу.

Именно поэтому SymFSM и появился. Он не пытается заменить физическую теорию, заложенную в LLM. Он отделяет процесс рассуждения от базы знаний модели. Если в знаниях модели есть ошибка, SymFSM её не исправит автоматически. Но он может обнаружить логические противоречия, показать, что вывод недостижим из исходных предпосылок, потребовать дополнительных гипотез или перестроить цепочку рассуждений. То есть мы работаем не на уровне «что знает модель», а на уровне «как модель мыслит». Это разные уровни системы.

В механике система движется не случайно — она выбирает траекторию, удовлетворяющую принципу наименьшего действия.

Аналогично SymFSM не генерирует первый попавшийся ответ. Он рассматривает несколько возможных когнитивных траекторий, оценивает их и выбирает наиболее согласованную с ограничениями задачи.

Если использовать язык физики,

LLM — это механизм вычисления следующего состояния системы.

SymFSM — это механизм построения самого пространства состояний и проверки, существует ли вообще траектория из начального состояния в конечное.

Если траектории нет, SymFSM не пытается «угадать» ответ — он сначала изменяет пространство состояний (Repair), а затем продолжает вычисления.

LLM похожа на численный решатель.

Но даже самый лучший решатель ничего не решит, если вы неверно задали систему уравнений, граничные условия или критерий оптимизации.

SymFSM как раз строит эту систему ограничений, проверяет её связность и только потом передаёт задачу модели.