81. 用 Codex 加速科学研究

他们做了什么

一位理论化学家说，他们在研究工作流中大量使用 ChatGPT 和 Codex，研究内容围绕分子、激发态和自旋行为的量子力学模拟。在后续评论中，他们说已经调整了设置：大部分分析交给一个模型，另一个模型担任最终评审和统筹，再用一个更便宜的模型处理启动和停止计算、复制文件、解析数据等日常任务，而何时升级到更强的推理由他们自己决定。

结果如何

他们报告过去一年的效率前所未有，称这些工具让他们完成的研究远超此前十多年的总和；但最近，同样的工作一天就会耗尽一周的额度。OpenAI 后来告诉他们，有一个 bug 影响了他们的用量，并补偿了 500 美元的额度；他们说之前也很快就用完了 3,000 美元的额度。

需要知道

主要的问题在于成本和限制：他们现在每次运行前都会先评估性价比，并表示由于费用已经难以承受，不得不减少使用量。

你可以这样尝试

我正在研究 [科学问题或主题]。使用 [文件夹路径] 中的数据和代码，复现 [分析或结果]，然后运行 [下一步实验或分析]，总结发现，并把图表保存到 [输出文件夹]。记录下所有假设以及你无法验证的内容。当脚本可以端到端运行、我拿到一份关于结果和待解决问题的简短报告时，任务即告完成。