IA y ML · 8 jul
Citrine lanzó Catalyst y Apex para llevar a los equipos de materiales de los objetivos a los experimentos, citando 550 modelos y 70.000 sugerencias mensuales
La lección útil no es un teatro de IA más grande, sino la confianza en el flujo de trabajo para los científicos que realmente tienen que realizar el siguiente experimento.
- Evalúa la IA de materiales por el ciclo de decisión que crea, no solo por la marca del modelo.
- Observa métricas de adopción como recomendaciones aceptadas y retroalimentación del laboratorio, no solo el volumen de sugerencias.
- Construye IA de dominio en torno a objetivos, explicaciones, calidad del modelo y retroalimentación de experimentos desde el primer día.