DeepMind 论文：LLM 能推导相对论，但无法凭空「发明」它
rohanpaul_ai · x · 2026-08-13
Google DeepMind 的一篇立场论文探讨了大语言模型在科学发现中的局限性，指出LLM 能够推导已知理论，但难以做出从经验到新解释前提的「溯因跳跃」。
论文核心观点：
- 科学发现的三个阶段：将发现拆解为归纳（从观察提取规则）、演绎（从公理推导结果）和溯因（从经验跳向新解释前提）。LLM 擅长前两者，但缺乏溯因能力。
- 爱因斯坦案例：以广义相对论为例，当时牛顿引力理论与观测数据高度吻合（误差仅 10⁻⁹），水星近日点异常也被用假设行星掩盖。如果仅靠数据压缩和拟合，系统几乎没有梯度去重建时空。
- 理论突破的动机：爱因斯坦提出相对论并非单纯为了拟合大量观测数据，而是源于概念冲突和思想实验。
- 未来方向：论文建议开发动作可控的世界模型，让智能体在物理一致的模拟中进行干预，从而将模拟经验转化为候选公理。
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