清华 Asking the World:让 AI 用物理规律回答问题
清华团队推出 Asking the World,思路是让 AI 通过对场景进行物理建模并做实验来回答问题,而不是仅依靠外观逼真的生成。文章指出,GPT-6 Astra 等模型的场景建模能力虽然 impressive,但几何与外观的逼真还原并不等于对物理规律的准确把握。要准确推演物体运动,还需进一步识别质量、摩擦系数、阻尼等难以直接观测的物理属性,而避免穿模、借助语义先验估计物理属性与真正的物理推演之间仍有距离。
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清华团队推出 Asking the World,思路是让 AI 通过对场景进行物理建模并做实验来回答问题,而不是仅依靠外观逼真的生成。文章指出,GPT-6 Astra 等模型的场景建模能力虽然 impressive,但几何与外观的逼真还原并不等于对物理规律的准确把握。要准确推演物体运动,还需进一步识别质量、摩擦系数、阻尼等难以直接观测的物理属性,而避免穿模、借助语义先验估计物理属性与真正的物理推演之间仍有距离。
一项由香港科技大学(广州)博士生杨震任第一作者、阿里巴巴徐翔与港科大(广州)陈颖聪共同通讯的研究,构建了一个物理规律与现实中不同的「异世界」,测试大语言模型能否像科学家一样发现异常、提出问题、设计实验并总结隐藏的物理规律。该工作试图验证 LLM 在陌生环境中的科学探索与规律发现能力,而非依赖已有知识作答。