# OpenAI представила Prism — «Cursor для ученых»: как GPT 5.2 меняет физику и математику Источник: https://www.youtube.com/watch?v=W2cBTVr8nxU Канал: Latent Space Опубликовано: 27.01.2026 --- OpenAI представила Prism — бесплатный ИИ-нативный редактор LaTeX, призванный радикально ускорить научную работу. В интервью для Latent Space директор по продукту (CPO) OpenAI Кевин Вейл и разработчик Виктор Пауэлл рассказали о том, как ИИ проникает в фундаментальные исследования, почему 2026 год станет переломным для науки и когда появится полностью автономный «ИИ-исследователь». ## 🖋 Prism: ИИ-нативный редактор для «второй квантовой революции» [[JUMP:00:30]] LaTeX десятилетиями остается золотым стандартом для написания научных работ в области физики, математики и химии, однако инструменты для работы с ним практически не развивались [00:57]. Кевин Вейл отмечает, что ученые тратят огромное количество времени на оформление диаграмм и уравнений вместо занятия самой наукой. Prism задумывался как «Cursor для ученых» — инструмент, где ИИ встроен непосредственно в рабочий процесс (workflow), а не существует в виде отдельного чата [02:41]. По словам Виктора Пауэлла, проект начинался как стартап Cricket около полутора лет назад, после чего был замечен Кевином Вейлом через форум в Reddit и интегрирован в экосистему OpenAI [04:38]. Ключевые особенности Prism: * **Бесплатный доступ:** инструмент полностью бесплатен и поддерживает неограниченное количество соавторов [16:08]. * **Интеграция с моделями:** редактор работает на базе GPT 5.2 [07:03]. * **Контекстная осведомленность:** ИИ имеет доступ ко всем файлам проекта (тех-файлам, библиографии, изображениям) и понимает их структуру без необходимости копирования текста в ChatGPT [07:41]. ## 🧪 Демонстрация возможностей: от наброска на доске до TikZ-кода [[JUMP:06:10]] В ходе демонстрации на примере статьи физика Алекса Лупаса о черных дырах Виктор Пауэлл показал, как Prism справляется с задачами, на которые раньше уходили часы ручного труда: * **Умное редактирование:** ИИ предлагает правки в формате «diff» (красное — удалено, зеленое — добавлено), позволяя упрощать сложные абзацы или исправлять грамматику [08:06]. * **Преобразование изображений в код:** Prism может взять фотографию коммутативной диаграммы, нарисованной от руки на доске, и мгновенно превратить её в сложный код пакета TikZ для вставки в PDF [08:46]. * **Научное рассуждение:** ИИ способен верифицировать сложные математические выкладки. Например, по запросу «проверь, является ли оператор H+ симметрией уравнения волны стационарной аксиально-симметричной черной дыры», модель проводит цепочку рассуждений и подтверждает корректность [10:34]. * **Генерация контента:** по простому запросу Prism за несколько минут создает подробные лекционные заметки (например, по римановой кривизне на 30 минут лекции) с примерами и упражнениями [13:19]. По мнению Кевина Вейла, в будущем код LaTeX может «отойти на задний план», а взаимодействие со статьей станет больше похоже на разговор с моделью о сути исследования [12:54]. ## 🛠 Инженерная «кухня» и интеграция с Codex [[JUMP:16:22]] Разработка Prism столкнулась с рядом технических вызовов. Виктор Пауэлл признался, что проект использует JavaScript-фреймворк Monaco (база VS Code), который, по его выражению, является «чрезвычайно мощным, но почти полностью недокументированным» [16:49]. Эволюция архитектуры Prism прошла два этапа: 1. **WebAssembly:** изначально компиляция LaTeX полностью происходила в браузере, что позволило быстро проверить дизайн-концепции [17:26]. 2. **Backend-рендеринг:** переход на серверный рендеринг PDF стал «точкой перегиба», значительно повысив скорость работы и надежность инструмента [17:39]. Кевин Вейл добавил, что в Prism планируется интегрировать полноценный инструментарий Codex, что даст модели возможность использовать внешние инструменты и исполнять код прямо внутри редактора [18:04]. ## 📈 Прогноз: 2026 год как точка невозврата для науки [[JUMP:20:16]] Кевин Вейл провел аналогию между программированием и наукой. Он считает, что 2026 год для науки станет тем же, чем 2025 год стал для разработки ПО [23:48]: * В начале 2025 года использование ИИ в кодинге было уделом «ранних последователей». * К концу 2025 года те, кто не использует ИИ для написания кода, безнадежно отстают. * Аналогичный цикл ждет ученых: через год ИИ-помощники станут обязательным стандартом [24:18]. Гость подчеркнул феноменальную скорость прогресса: два года назад ИИ едва проходил тесты SAT, затем начал решать задачи математических олимпиад (IMO), а сегодня уже подбирается к открытым проблемам на переднем крае физики и биологии [21:49]. ## 🤖 Роботизированные лаборатории и «Self-Acceleration» [[JUMP:24:46]] С развитием мыслительных способностей моделей (reasoning) узким местом становится проведение физических экспериментов. Вейл видит решение в создании роботизированных лабораторий: * ИИ изучает всю доступную литературу и «обрезает дерево поиска», выбирая только самые перспективные материалы или молекулы [25:13]. * Роботы проводят тысячи параллельных экспериментов (например, в материаловедении), пока ученые спят [25:26]. * Результаты возвращаются в модель для обучения, и цикл повторяется. Цель OpenAI для науки — достичь «уровня науки 2050 года уже к 2030 году» [26:18]. ## 🎯 Стратегия OpenAI: стать ли компанией-разработчиком лекарств? [[JUMP:30:54]] На вопрос о том, планирует ли OpenAI сама заниматься созданием лекарств или термоядерным синтезом, Кевин Вейл ответил, что стратегия компании заключается в партнерстве [32:41]. «Наша цель не в том, чтобы самим получить Нобелевскую премию, а в том, чтобы сотни ученых получили её с помощью наших технологий», — заявил он [32:03]. Тем не менее, OpenAI намерена делать «точечные ставки» на сквозную разработку (end-to-end), чтобы лучше понимать потребности клиентов, выступая в роли собственного заказчика [32:29]. Ключевой вехой станет создание **«Автоматизированного ИИ-исследователя»**. Якуб Пачоцки (главный ученый OpenAI) публично предсказал появление такой модели к сентябрю 2026 года [33:19]. По мнению Вейла, 8 месяцев в текущем темпе развития индустрии — это «почти бесконечное время» [33:32], и появление модели, способной проводить новые исследования в области ИИ, приведет к режиму самопроизвольного ускорения (self-acceleration) всей компании и человечества в целом.