斯坦福 After42：135 个 AI 提出的研究问题，45 个获专家认可
aigclink · x · 2026-10-29
After42：让 AI 学会「提问题」而非只解题
斯坦福团队发布 After42 项目，研究前沿 AI 模型能否提出值得科学家投入的研究问题。背景是 AI 已能解决 Navier-Stokes、Erdős 问题等难题，陶哲轩警告好的开放问题正被「不可再生地开采」，因此提出好问题正成为新的瓶颈。
方法：通过尝试解题来发现问题
- 不是直接头脑风暴：从研究者给出的宽泛目标出发，AI 阅读文献、批量提出候选问题、多 Agent 工作流迭代尝试求解，在求解过程中打磨出更有价值的问题。
- 覆盖数学、统计、理论计算机科学、物理四个领域。
结果
- AI 最终提出 135 个问题，29 位专家判定其中 45 个「有趣且值得继续研究」，但各领域差异巨大：数学 33/70、黑洞振铃 3/8、在线算法 4/12、统计学 5/35、等离子体物理 0/10。
- AI 评审模型能与专家共识对齐，但无法稳定捕捉个别专家的口味，反映出研究品味的高度分化。
- 团队将这批经专家评估的问题作为开放资源发布，供社区讨论、细化和跟进。
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