Обычно ИИ помогает учёным искать литературу или генерировать гипотезы — и на этом останавливается. Здесь GPT-5.4 вместе с платформой Maria AI выбрал тему, предложил способ улучшить широко используемую реакцию в открытии лекарств и получил подтверждение в реальной лаборатории — всё в одном цикле.
GPT-5.4 в связке с Maria AI (платформа Molecule.one) прошёл полный исследовательский цикл: выбор области, генерация предложений, их оценка и запуск экспериментов в микролитровой HTE-лаборатории (высокопроизводительная лаборатория для параллельных химических экспериментов). Результат — улучшение Chan-Lam-синтеза, реакции, которая применяется в медицинской химии при создании новых лекарственных соединений. Система предложила неожиданный подход, который не следовал напрямую из литературы. Опубликован препринт.
Параллельно OpenAI выпустила LifeSciBench — бенчмарк для измерения того, насколько хорошо ИИ поддерживает реальные биологические исследования. Его составили 173 учёных из биотеха и фармы; внутри — 750 задач по семи рабочим процессам биологических исследований. До сих пор модели сравнивали на абстрактных тестах; LifeSciBench даёт инструмент для оценки именно на научных задачах.
В тот же день OpenAI объявила, что Ноам Шазир — автор архитектуры трансформеров, MoE (смесь экспертов — подход, при котором модель активирует только часть своих блоков под каждый запрос) и методов эффективного декодирования — возглавит архитектурные исследования в компании. Его работы лежат в основе большинства современных больших моделей.
За один день OpenAI показала три звена одной цепи: конкретный научный результат (Chan-Lam), инструмент его измерения (LifeSciBench) и человека, который будет строить следующее поколение архитектур (Шазир). Честный пробел: препринт по Chan-Lam не прошёл рецензирование, а детали воспроизводимости и масштабируемости результата в нём не раскрыты.