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中文(ZH) 普林斯顿王梦迪外滩大会提醒：Ai实现自主发现，并非只需模型更大

普林斯顿教授称当前模型限制了AI的科学发现潜力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

在2026年智涌·外滩大会上，普林斯顿大学的王梦迪强调，当前的大语言模型虽然拥有海量知识，但在进行新颖科学发现方面的能力有限。这些模型倾向于选择最可能的结果，而忽略了真正突破往往隐藏在长尾可能性中。王梦迪的团队发现，像ChatGPT和Claude这样的LLM在模拟生命实验中，常常高估常见情景并低估少数情景。她认为，AI实现独立科学发现的途径不在于更大的模型，而在于构建更多可验证的真实世界实验基础设施。 AI

影响 当前AI模型更适合具有明确验证的任务，在没有改进实验基础设施的情况下，其突破性科学发现的能力受到限制。

排序理由 专家对AI能力和局限性的看法。

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普林斯顿教授称当前模型限制了AI的科学发现潜力

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报道来源 [1]

  1. 雷峰网 (Leiphone) TIER_1 中文(ZH) ·

    普林斯顿王梦迪圆桌会议提醒：AI实现自主发现，而非仅仅是更大模型

    <p>9月10日，在2026 Inclusion·外滩大会主论坛上，普林斯顿大学人工智能创新中心主任王梦迪教授提出一个问题：AI距离自主发现新科学还有多远？</p><p>她的判断是，今天的大模型已经掌握了大量人类知识，但在真正的科学发现上仍然存在明显局限：大模型更擅长找到“最可能”的答案，而真正的新发现，往往藏在概率分布的长尾里。</p><p>王梦迪团队近期与普林斯顿大学社会学教授谢宇合作，用ChatGPT、Claude等大模型进行“模拟人生”实验。例如，让模型模拟一个1930年出生的英国人，自主生成自己此后的人生轨迹。</p><p>实验发现，在结婚年龄…

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