यह शोधपत्र एक केंद्रीय ज्ञानमीमांसीय प्रश्न उठाता है: क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता, विशेष रूप से बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम), विज्ञान में नया ज्ञान उत्पन्न करते हैं या केवल स्मृति के टुकड़ों को पुनः जोड़ते हैं। इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, लेखक "अनलर्निंग-एज़-एब्लेशन" नामक एक परीक्षण योग्य विधि प्रस्तावित करते हैं। इस विधि में मॉडल से एक विशिष्ट परिणाम और उसका समर्थन करने वाली सभी प्रासंगिक जानकारी को हटाना, और फिर यह आकलन करना शामिल है कि क्या मॉडल स्वीकृत स्वयंसिद्धों और उपकरणों का उपयोग करके परिणाम को पुनः प्राप्त कर सकता है। परिणाम को पुनः प्राप्त करने में सफलता स्मृति से परे सृजनात्मक क्षमताओं को प्रदर्शित करती है, जबकि विफलता वर्तमान सीमाओं को प्रदर्शित करती है। यह शोधपत्र गणित और एल्गोरिदम में न्यूनतम प्रायोगिक अध्ययनों के माध्यम से इस पद्धति की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है, और भौतिकी और रसायन विज्ञान जैसे अन्य क्षेत्रों में इसके संभावित विस्तार का सुझाव देता है। यह शोधपत्र एक स्थिति शोधपत्र है, जो अनुभवजन्य परिणामों के बजाय वैचारिक और पद्धतिगत योगदानों पर केंद्रित है।
