Physical Superintelligence 这家成立不到两个月的公司，10 月 29 日对外公布了一套自研 AI 科研系统，称其在量子信息理论的 5 道开放问题上取得了成果。论文、Lean 形式化证明与验证代码已同步贴到 GitHub 供学界审查。
这 5 道题全部来自开放量子问题目录 OQP。该目录由德国物理学家 Reinhard Werner 于 1999 年建立，已积累 27 年，收录的多是量子信息领域长期卡住的核心问题。PSI 此次突破的方向横跨纠缠提纯、量子场论、高维量子通信、量子信道容量与量子因果律五块，其中 3 道题（OQP 2、OQP 12、OQP 27）在本世纪初就已被收录。
创始人 Alex Wissner-Gross 的物理底子
PSI 创始人兼首席科学家 Alex Wissner-Gross 在 MIT 同时读完物理、电气工程与数学三个本科专业，以工程学院年级第一毕业。MIT 在他之后取消了同时读三个专业的选项，理由是能这么干的人太少，开设意义不大。他 2007 年在哈佛拿到物理学博士学位。
他并非近期才转向 AI 与物理的交叉。2013 年深度学习尚在起步阶段，他就站上 TEDx 讲台，用物理学中的因果熵力解释智能行为，把智能理解为不断增加未来行动可能性的倾向。按这套理论，系统只要遵循最大化未来可能性的规则，就可能自发呈现工具使用与合作这类智能行为。这个想法至今尚未被证明，但 PSI 的技术路线明显沿着这条线展开。
从物理到 AI 科研系统
PSI 官网内容极少，量子信息难题是公司公开亮相后的第一个成果。这家 9 月 1 日才正式公开的公司，亮相之初就宣称要建成世界最先进的物理研究实验室。从基础模型能力到 Lean 形式化证明的完整闭环，是这类实验室路线区别于常规 AI 公司的关键。
值得留意的是验证方式。5 道题的证明以可被机器检查的 Lean 证明和验证代码的形式交出，模型并未停留在输出自然语言答案这一步。这种把结论写成形式化公理再交由内核判定真假的做法，让成果可以被第三方独立复核，而不是只能靠论文评审的主观判断。这一点与 AI 解数学题的路径差异明显，可参考本站关于 GPT-6 Astra 联手数学家攻克 57 年难题 的另一条路线。
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