上交大 PhysMaster 震撼发布：AI 物理博士开启科研新范式 | AINEWS

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引言：当 AI 开始独立思考物理

在人工智能席卷全球的浪潮中，AI for Science 正在经历一场从“辅助工具”向“研究主体”的深刻变革。过去，我们习惯于利用大模型进行文献总结或代码纠错，但科研的核心痛点——那些长链条、高不确定性且强依赖验证的闭环系统，依然高度依赖人类科学家的经验。

近期，上海交通大学 SciMaster 团队联合深势科技、中科院理论物理所发布了重磅研究：PhysMaster。这不仅仅是一个对话模型，而是一个能够像真正的“物理博士”一样，独立组织、规划并执行科研任务的自主系统。它的诞生，标志着 LLM 在处理极端复杂科学问题上迈出了关键一步。想要了解更多前沿 AI资讯，欢迎访问 AI门户。

科研效率的瓶颈：从想法到结果的鸿沟

传统物理研究的难点不在于缺乏灵感，而在于实现灵感的路径极其繁琐。一个典型的物理课题需要经历建模、数学推导、算法设计、代码实现、调参排错以及最终的误差分析。在这个过程中，任何一个微小的工程错误都可能导致数月的努力付诸东流。

PhysMaster 的核心价值在于它打破了这种碎片化的工作模式。它不再只是一个能回答“什么是量子纠缠”的百科全书，而是一个能够处理数据拟合、自动选择拟合区间、处理重整化并最终输出物理结论的人工智能系统。这种端到端的任务处理能力，正是实现 AGI 在科学领域落地的必经之路。

五大实测任务：PhysMaster 的全能表现

研究团队通过五个层级递进的真实物理任务，验证了 PhysMaster 的强大实力：

加速成熟工作流：在格点 QCD 数据处理中，系统自动完成了从噪声数据拟合到动量空间提取的完整链条，其统计误差甚至优于人工处理结果。

高强度计算工程：在不允许依赖外部专业软件的情况下，PhysMaster 仅利用标准库便自主推导并编写了锂原子能量求解器，误差极小，证明了其深厚的计算物理功底。

自动化科研循环：利用量子蒙特卡洛算法，系统精确锁定了 Union Jack 格子的相变临界点。这一任务要求系统具备极强的物理直觉，能够自主处理复杂的拓扑细节和外推分析。

假设验证与建模：在天体物理的潮汐瓦解事件（TDE）研究中，PhysMaster 能够针对科学家提出的假设进行建模实验，验证广义相对论效应是否会增强能量耗散。

自主发现与创新：在粲介子衰变的哈密顿量构造中，系统展现了超越执行者的姿态，开始产出具有创新性的研究路线，真正实现了从助手到研究者的跨越。

核心架构：前处理、执行与 LANDAU 记忆系统

PhysMaster 之所以能表现得像一位资深博士，得益于其严谨的系统设计。整个流程被分为三个关键阶段：

前处理阶段：系统会先进行问题澄清与任务拆解。面对复杂的物理问题，它会判断任务类型（如工程计算或现象学分析），梳理物理约束（如守恒律），并构建一个专用的临时知识库。

执行阶段：系统采用多轨迹探索策略。由 Supervisor（导师角色）进行进度管理与批判式反馈，由 Theoretician（研究员角色）负责理论推导与写码。这种内部的“对齐与博弈”极大地提升了结论的可靠性。

沉淀复用阶段：这是 PhysMaster 的精髓所在。通过名为 LANDAU 的长期记忆系统，它能将每次任务中验证有效的方法、文献知识和物理常识进行沉淀。随着任务经验的积累，系统会变得越来越睿智，避免在基础物理逻辑上犯错。

展望：AI 驱动的科学大航海时代

PhysMaster 的出现，预示着未来科研分工的重组。人类科学家将从繁重的重复性工程劳动中解放出来，专注于提出更具洞察力的科学假设，而 大模型 将负责将这些假设快速转化为可验证的结论。

这种“AI 物理博士”不仅能将原本耗时数月的研究周期压缩至一天，更重要的是，它提供了一种可扩展、可复用的科研能力。随着 Prompt 技术的演进和模型推理能力的增强，我们有理由相信，人工智能 将成为点亮科学迷雾的关键火把。

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结论

上交大 SciMaster 团队的这项新作，不仅是技术上的突破，更是对科研范式的一次大胆重构。PhysMaster 证明了 AI 有潜力成为能够承担完整研究链条的主体。在 AGI 发展的征途中，这类具备专业深度与自主规划能力的智能体，将是我们通往未知真理的重要伙伴。