10月15日，一项发表在 arXiv 上的研究显示，OpenAI 的 GPT-6-Astra 模型在 TheoPhysEval 物理研究基准上解决了 49 道未发表的顶级理论物理计算题，准确率与领域专家相当。在部分模型看似失败的案例中，人类专家的参考解决方案本身反而存在错误——这引发了关于 AI 与人类专家在科研中各自角色的深度讨论。
每次推理 2.4 美元，成本优势显著
研究人员披露，GPT-6-Astra 每次完成一道高复杂度理论物理问题的成本约为 2.4 美元，显著低于聘请人类专家的费用。模型在量子场论、统计力学和凝聚态物理等子领域的准确率均超过 85%，在部分题目上的解题步骤甚至比专家参考答案更简洁。TheoPhysEval 基准专门收录了顶级物理学期刊中「未解决」的计算题，避免了测试集污染问题。
AI 缺乏物理「品味」
研究人员指出，AI 尚未带来物理学领域的「数学级」突破，即能够自主提出全新的、未被定义的物理问题。在「品味」层面——即对物理直觉和未解问题方向的判断上——GPT-6-Astra 仍与顶级物理学家存在本质差距。模型可以高效地解决给定问题，但还无法独立判断「哪些问题值得解决」。
对物理学界的影响
该研究已引发物理学界的广泛讨论。部分高校已开始调整研究生课程，将 AI 辅助计算工具纳入研究方法论教学。但也有学者警告，过度依赖 AI 可能影响青年物理学家的独立思考能力培养。
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