Nature ハイライト
計算機科学：大規模になるほど信頼性は低下する
Nature 634, 8032
今回、大規模言語モデルが、より大きなサイズへとスケールアップされ、人間のフィードバックによってシェイプアップされると、予測不可能な誤りパターンを示し、その信頼性に影響を及ぼすようになることが示されている。
2024年10月3日号の Nature ハイライト
惑星科学：火星の消失する誘導磁気圏
宇宙物理学：アルテミスIミッションにおける宇宙放射線の測定
大気物理学：ガンマ線グローと地球ガンマ線フラッシュのミッシングリンク
計算機科学：大規模になるほど信頼性は低下する
光物理学：モアレ系を三次元に拡張する
量子物理学：真にCMOS適合型の超伝導キュービットの製造
ナノスケール材料：空間的閉じ込めによる単層カーボンの合成
高分子：フロンタル重合によるパターン形成の制御
地形学：河川の流路変更の法則
進化遺伝学：ハイギョ類ゲノムで探る四肢類の進化
医学研究：ダウン症候群の胎児造血系を紐解く
植物科学：受精後の母性遺伝子の転写を父性遺伝子が妨げる
微生物学：DNAの逆位はゲノムのコーディング容量を増やす
