DeepMind 论文：LLM 能推导相对论，但无法凭数据发明它
rohanpaul_ai · x · 2026-07-30
一篇 Google DeepMind 的论文探讨了语言模型在科学发现中的局限性，将科学发现拆解为归纳、演绎和溯因三个过程。
论文以爱因斯坦提出广义相对论为案例：当时牛顿力学的预测与观测极度吻合（误差仅 10⁻⁹），如果仅靠数据拟合或寻找误差信号，系统几乎得不到任何梯度去推翻旧理论。爱因斯坦的突破源于概念冲突和思想实验，做出了从经验跃迁到新解释前提的“溯因”跳跃。
因此，受压缩和数据驱动机制限制的 LLM，或许能推导已知理论，却难以做出真正的发明。论文提出的发展方向是动作可控的世界模型，让智能体在物理一致的模拟中主动干预，从而将模拟经验转化为候选公理。目前这仍是一篇立场探讨性文章。
所属事件:DeepMind论文：LLM能推导相对论但无法发明它(5 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- 奥特曼承认低估经济惯性：AI 改变行业没他想的那么快 — lxfater · 2026-10-16
- Lean 化数学会不会毁掉数学之美?圈内人激辩数学文化走向 — akbirthko · 2026-10-16
- CSO 分析:agent 并未失控,是前沿实验室漏掉了安全基本功 — Sam_Witteveen · 2026-10-16
- 新工作论文:20世纪农业自动化如何重塑下一代人力资本 — carlbfrey · 2026-10-16
- 扎克伯格开办电工培训学校，美国在建数据中心已超办公楼 — emmanuelvivier · 2026-10-16
- Mike Frank:AI 脱离人类独立生存仍需数十年,现实世界抵抗剧变 — MikePFrank · 2026-10-16