# 科學發現

GraphReasoning是一個利用生成式人工智能技術將1000篇科學論文轉化為知識圖譜的項目。通過結構化分析，計算節點度、識別社區和連接性，評估聚類係數和關鍵節點的介數中心性，揭示了迷人的知識架構。該圖譜具有無標度性質，高度互聯，可用於圖推理，利用傳遞性和同構性質揭示前所未有的跨學科關係，用於回答問題、識別知識空白、提出前所未有的材料設計和預測材料行為。

xAI是一家專注於構建人工智能以加速人類科學發現的公司。我們由埃隆·馬斯克領導，他是特斯拉和SpaceX的CEO。我們的團隊貢獻了一些該領域最廣泛使用的方法，包括Adam優化器、批量歸一化、層歸一化和對抗性示例的發現。我們進一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、記憶變換器、批量大小縮放、μTransfer和SimCLR等創新技術和分析。我們參與並領導了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等該領域一些最大的突破性發展。我們的團隊由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供諮詢。我們與X公司緊密合作，將我們的技術帶給超過5億X應用用戶。

MathΣtral是一款為數學推理和科學發現而設計的7B規模的AI模型，擁有32k的上下文窗口，發佈於Apache 2.0許可下。它在多步複雜邏輯推理的高級數學問題上展現出卓越的性能，是Mistral AI團隊為科學界貢獻的成果，旨在加強學術項目的支持。MathΣtral在STEM領域具有專業特長，其推理能力在同類規模模型中達到了行業標準基準的前沿水平。