2025年，十大太空發(fā)現(xiàn) 科學突破引領未來方向(4)

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2025-12-23 00:38:05 云舟生物

2025年，人們對人工智能在科學研究中的定位發(fā)生了根本性轉變。繼AlphaFold顛覆蛋白結構預測之后，通用型大語言模型（LLMs）開始在多個學科中展現(xiàn)接近博士水平的研究能力，正直接參與科學發(fā)現(xiàn)本身。在數(shù)學領域，DeepMind的先進語言模型在國際數(shù)學奧林匹克競賽中獲得金牌，性能遠超科學界對AI的長期預期；OpenAI的GPT-5則在組合數(shù)論與圖論中提出了具有原創(chuàng)性的理論進展。在化學研究中，AI能以極少的實驗次數(shù)找到最優(yōu)反應條件；在生物醫(yī)學領域，AI迅速從已知藥物中篩選出抗肝纖維化候選分子，并在短短數(shù)天內復現(xiàn)了人類研究團隊耗時數(shù)年的基礎發(fā)現(xiàn)。盡管目前AI在自主提出研究問題、完成同行評議等方面仍存在明顯不足，但不可否認的是，AI使用已經(jīng)成為科研體系中不可逆的一部分。

多年來，μ子的異常磁性（即“g-2”值）一直被物理學家視為尋找“新物理”的重要突破口。自2001年起，美國費米實驗室的Muon g-2實驗多次測得μ子磁性略高于標準模型預測，這一微小但穩(wěn)定的差異曾被視為新粒子存在的潛在線索。然而，2025年，這一懸念宣告終結。最新實驗結果與修正后的理論計算高度一致，μ子并未偏離標準模型。真正的突破并非實驗本身，而是理論物理的進步。研究人員借助超級計算機，利用格點規(guī)范理論，首次從“第一性原理”出發(fā)，精確計算了強相互作用中夸克和膠子對μ子磁性的貢獻。這一方法擺脫了過去對不一致實驗數(shù)據(jù)的依賴，使理論預測精度首次可與實驗結果比肩。理論團隊因此放棄傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)外推方案，轉而采用全計算框架，最終消除了“異常信號”。盡管這意味著物理學家暫時未能發(fā)現(xiàn)新物理，但它標志著計算物理的一次里程碑式勝利，也再次鞏固了標準模型在已知能標下的解釋力。

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2025年，十大太空發(fā)現(xiàn) 科學突破引領未來方向(4)

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