11 月 1 日，清华大学交叉信息研究院团队在量子位披露最新成果代数世界模型（Algebraic World Model），论文 arXiv 编号 2610.40503 于 10 月 29 日提交。目标是把 AI 的思考方式从试错推向建模与形式化证明，让模型像牛顿一样从现象中提炼规律。
通关成绩与动作效率
在 ARC-AGI-3 测试集上，基于 Opus 5 的 AWM 通关全部 183 个关卡，得分 99.9%，平均通关动作数只有人类基准的 43%。对照模型在同等环境下的动作数量明显更高。
无解关卡的判定差异
研究把某个关卡的初始步数设置成不可能通关的数值，第四关原本至少需要 19 步，只给 18 步。GPT Astra 试了 8 轮后断言 18 步不行，并给出 22 步的估计。在 12 次同类测试中，GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5.5 合计只有 5 次判断出不可能，其中 4 次给出的最低步数还是错的。基于 Opus 5.5 的 AWM 只需尝试两次，就证明该关在当前步数下无解，且再多一步即可获胜。
AWM 的三段式流程是先探索试错写下可执行 Python 假设，再用新观察修正并提炼通用规则，最后形式化成 Lean 4 语言下的数学断言交由机器自动检查。团队从范畴论中取来投射极限与归纳极限两种工具，反复重构假设直到形成可推理可证明的世界模型。这条路线与 千诀 Polibrain 世界模型、PSI 用 Lean 4 验证量子开放问题指向同一个方向，即让模型产出可被机器检查的证明而非自然语言断言。
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