Как решить задачу по физике: используем ИИ для решения

Думаю вам знакома ситуация, когда вы можете задачу решить, но не способны объяснить ее решение. Именно в такие моменты нейросеть по физике становится чуть ли не предметом первой необходимости. 

И именно для физики я предпочитаю СигмаЧат, потому как у него есть несколько критически важных преимуществ по сравнению с конкурентами. А именно: 

• поддержка последних версий DeepSeek, Claude и GPT; 
• оплата российскими банковскими картами;
• простой и понятный интерфейс.

Отдельно я бы выделил стоимость, потому что она, если мы берем все нейронки в совокупности, значительно ниже покупки каждой модели ИИ для решения задач по физике по отдельности. А это несомненный плюс при любых условиях. 

Использование СигмаЧата

И предлагаю теперь рассмотреть как все работает на реальном примере. Я буду использовать DeepSeek V3, потому что она лучше остальных справляется с размышлением. А при объяснении задач это главный фактор. 

Открываем главную страницу:

Сразу меняем нейросеть на DeepSeek V3: 

А теперь давайте возьмем простую задачу из учебника по физике для примера. Посмотрим как нейросеть решает задачи по физике и объясняет это:

Отлично, мы убедились, что нейронка работает. Давайте теперь попробуем что-нибудь потяжелее и найдем в открытом доступе любой билет из ВУЗа с задачей и попробуем уже решить его:

Я решил полностью скопировать вопрос, чтобы не возникло недопониманий. Результат также соответствует действительности. Однако я бы посоветовал видоизменить его под свой стиль речи, если вы собираетесь отвечать в таком формате. 

И на удивление это тоже можно сделать в нейросети, поэтому обратимся к Claude:

Супер. Теперь нейросеть переформулировала ответ по физике так, чтобы он звучал естественно. 

Несмотря на то, что я отдал предпочтение DSv3, использовать можно все что угодно. Основная задача при работе с моделями заключается в том, чтобы правильно донести запрос. Если это сделано верно, то и результат будет хорошим. 

Какие есть ограничения на решение задач в СигмаЧате 

Вопреки тому, что для многих нейросети для решения задач по физике являются «всемогущими», на самом деле это не так. Есть ряд ограничений, которые модель преодолеть не может. И вот какие у нее лимиты: 

• контекст — модель может решать задачи без контекста, но когда требуется интерпретировать неоднозначные данные и взять во внимание динамические условия, то велика вероятность получить неверный ответ;
• зависимость от точности — модель не сможет верно решить, если исходные данные будут представлены не в той системе счисления или неверно;
• отсутствие нестандартных решений — все типовые задачи будут решены предельно стандартным способом, но там, где нужно подумать нестандартно, генерация не сможет предоставить ответ;
• слабое объяснение — крупные тяжелые решения не всегда будут объяснены, даже если ответ на задачу предоставлен и он верный;
• нюансы предметной области — ии для решения физики не всегда понимает суть процессов и теорий, что может ввести его в замешательство в ряде случаев.

Все это может и ведет к неправильному ответу. Именно поэтому я рекомендую проверять его и по возможности разбираться в теме, что заметить возможные неточности, допущенные нейронкой. 

Как правильно создать запрос для задачи

Сократить количество ошибок можно с помощью верно составленного запроса. Нейросеть для физики в первую очередь является языковой моделью, поэтому и методы здесь соответствующие:

• точность исходных данных — все числа должны быть представлены без ошибок в соответствующей задаче системе исчисления;
• дополнительные данные — укажите все, что есть в задаче, а также дополните вопрос любой релевантной информацией, верность которой вам точно известна;
• уточните формат ответа — неочевидный момент, что нейронку нужно попросить выдать информацию в конкретном виде, когда речь идет о комплексных задачах, потому что это позволит увеличить точность ответа за счет необходимости обработки меньшего количества данных.

Эти рекомендации можно использовать для разных языковых моделей, а не только для нейросетей по физике.

Можно ли использовать СигмаЧат для подготовки к экзамену по физике 

Другим немаловажным вопросом является, можно ли использовать нейросеть для подготовки к тестированию, а не только решению задач. И учитывая как ИИ решает задачи для физики, ответ положительный. Вот как конкретно модель может в этом помочь:

• объяснить теорию — на простых примерах объяснить сложные концепции, а также упростить объяснение до детских примеров;
• разобрать задачи — подробно рассказать о том, как и почему решается то или иное упражнение, что важно для понимания темы;
• составить конспект — подвести итог всего обучения, сделав его предельно тезисным и кратким, чтобы впоследствии к нему можно было вернуться.

Нейросети для физики могут быть отличным помощником, особенно когда вы четко понимаете как ими пользоваться.

FAQ

Что писать в запросе? 

Укажите раздел физики, единицы измерения и исходные данные. Точные науки требуют такой же точности в решении нейросетями.

Что делать, если модель ошиблась? 

Попросите ее объяснить решение или укажите на ошибку. Она исправит недочеты и подробно объяснить, где была не права. Самые продвинутые могут «запомнить» этот момент и не допускать ошибок в будущем. 

Как избежать факта списывания?

Не переписывайте решение точь в точь, а поймите его и разберитесь с ним. И только когда вы поймете тему, то сами сможете решить задачу. 

Итог

СигмаЧат показал себя с наилучшей стороны, предоставив для меня удобный интерфейс без необходимости дополнительной настройки. Он также предоставляет Телеграм-бота, который может значительно упростить выполнение задач, потому что все можно сделать через мессенджер.