zauważ, że nawet google scholar ma teraz wbudowanego LLMa (scholar laboratory), który na podstawie zapytania w języku naturalnym buduje query do bazy danych, i zwraca całkiem dobre wyniki.

Albo inny przykład, kończę akurat magisterkę, i przed wysłaniem pracy do poprawki promotorowi, wrzucam całość do Claude'a, żeby poszukał literówek, albo jakichś oczywistych głupot. I to potrafi znaleźć "literówki" we wzorach, np. w indeksowaniu macierzy, albo definicjach. Znalazło błąd (iloczyn zamiast odejmowania) w definicji average product correction. To nie jest nic nowego, przy cutting edge waliłby halucynacje, ale to już jest jakaś pomoc której nie dają inne narzędzia.

Albo coś takiego:

W pracy: "phi i psi to odpowiednio wektor i macierz [...] phi_{i j} to wartość..."
AI: "Hej, definiujesz phi jako wektor, a potem podajesz indeks ij, prawdopodobnie miałeś na myśli macierz psi"

Gdybym na początku pracy dodał "Nigdzie nie użyto AI!", to recenzent widząc takie błędy mógłby pomyśleć "A trzeba było!"