這項由北卡羅來納大學教堂山分校的劉佳琪、上海人工智能實驗室的王傲然等來自多個頂尖研究機構(gòu)的科學家共同完成的研究，于2025年8月24日發(fā)表在arXiv預(yù)印本平臺上，論文編號為arXiv:2508.17380v1。感興趣的讀者可以通過https://jiaaqiliu.github.io/VIPER-R1/訪問項目主頁獲取更多詳細信息。

當我們看到一個蕩秋千的孩子時，物理學家的大腦會自動運轉(zhuǎn)：這是一個簡單諧振動，可能受到空氣阻力和重力的影響。但如果讓計算機也擁有這種"物理直覺"會怎樣？這正是這項突破性研究要解決的核心問題。

過去，科學家們一直夢想著能讓機器自動發(fā)現(xiàn)自然界的物理定律。傳統(tǒng)的方法就像讓一個盲人在黑暗中摸索寶藏——它們只能處理數(shù)字數(shù)據(jù)，完全看不到運動的視覺模式，這就好比讓一個從未見過球類運動的人僅憑數(shù)據(jù)就要推導(dǎo)出足球的運動規(guī)律。這種"感官剝奪"嚴重限制了機器理解物理現(xiàn)象的能力。

為了解決這個問題，研究團隊開發(fā)了一個名為VIPER-R1的人工智能系統(tǒng)。這個系統(tǒng)就像是一位既有敏銳觀察力又具備深厚數(shù)學功底的物理學家。它不僅能"看"到物體的運動軌跡，還能像人類科學家一樣，將觀察到的現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為精確的數(shù)學公式。

想象一下，當你看到一個彈簧上下振動時，你的眼睛看到的是有規(guī)律的運動模式，大腦會自動聯(lián)想到彈性力和慣性。VIPER-R1也是這樣工作的：它通過"眼睛"（視覺處理模塊）觀察運動圖像，通過"大腦"（語言模型）進行推理，最終寫出描述這個系統(tǒng)的數(shù)學方程式。

這套系統(tǒng)最令人印象深刻的地方在于它的學習過程。就像訓練一名醫(yī)學生先學基礎(chǔ)知識再做臨床實踐一樣，VIPER-R1也經(jīng)歷了兩個訓練階段。第一階段叫做"運動結(jié)構(gòu)歸納"，系統(tǒng)學習如何從視覺現(xiàn)象中識別物理模式，就像學生學習識別不同類型的心電圖一樣。第二階段是"獎勵引導(dǎo)的符號校準"，系統(tǒng)通過不斷嘗試和改進來提高生成物理公式的準確性，就像醫(yī)生通過實踐逐步提高診斷技能。

更有趣的是，VIPER-R1還具備了"工具使用"的能力。當它生成了一個初步的物理公式后，會主動調(diào)用外部的符號回歸工具來進一步優(yōu)化這個公式，就像一位科學家會使用計算器來驗證和精化自己的計算結(jié)果。這種"符號殘差重對齊"技術(shù)讓系統(tǒng)能夠在理論預(yù)測和實際觀測之間找到最佳平衡。

為了訓練和測試這個系統(tǒng)，研究團隊還創(chuàng)建了一個名為PhysSymbol的大型數(shù)據(jù)集，包含5000個不同的物理系統(tǒng)實例。這個數(shù)據(jù)集就像是一本超級豐富的物理教科書，每個例子都包含了運動的可視化圖像、詳細的數(shù)值數(shù)據(jù)、標準答案（真實的物理公式），以及專家級的推理過程解釋。

在實際測試中，VIPER-R1展現(xiàn)出了令人矚目的性能。與目前最先進的大語言模型相比，包括GPT-4、Claude等知名系統(tǒng)，VIPER-R1在識別物理公式結(jié)構(gòu)方面的準確率達到了81.2%，遠超其他系統(tǒng)的最高成績51.8%。更重要的是，在最終的物理定律發(fā)現(xiàn)準確性上，VIPER-R1的誤差僅為0.032，而最好的基線系統(tǒng)誤差為0.091，相當于提升了近三倍。

讓我們通過一個具體例子來理解VIPER-R1的工作原理。假設(shè)系統(tǒng)觀察到一個復(fù)雜的振動系統(tǒng)，包含線性恢復(fù)力、非線性阻尼和隨機噪聲。VIPER-R1首先"看"到運動圖像中的振蕩模式，識別出這表明存在恢復(fù)力。接著，它注意到相空間圖中的螺旋形吸引子結(jié)構(gòu)，推斷出存在非線性阻尼項。最后，它發(fā)現(xiàn)軌跡中的不規(guī)則波動，判斷存在隨機噪聲成分?；谶@些觀察，系統(tǒng)生成了一個接近真實答案的數(shù)學公式：1.454 * x - 2.834 * v? + 0.447 * random.normal(0,1)，而真實答案是1.542 * x - 2.766 * v? + 0.450 * random.normal(0,1)。

這種能力的意義遠不止于學術(shù)研究。在工程領(lǐng)域，VIPER-R1可以幫助工程師從實驗數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的控制規(guī)律。在材料科學中，它能從材料的力學響應(yīng)中推導(dǎo)出本構(gòu)關(guān)系。在生物學研究中，它可能幫助科學家從生物系統(tǒng)的動態(tài)行為中發(fā)現(xiàn)新的生物學定律。甚至在金融領(lǐng)域，類似的方法也可能用于從市場數(shù)據(jù)的視覺模式中發(fā)現(xiàn)交易規(guī)律。

當然，這項研究也面臨一些挑戰(zhàn)和限制。目前的系統(tǒng)主要處理經(jīng)典力學問題，對于量子力學、相對論等更復(fù)雜的物理領(lǐng)域還需要進一步擴展。此外，從計算機模擬的"理想"數(shù)據(jù)過渡到真實世界的"嘈雜"實驗數(shù)據(jù)，也需要更多的技術(shù)突破。

研究團隊還進行了詳細的消融研究，證明了系統(tǒng)各個組件的重要性。他們發(fā)現(xiàn)，僅使用運動結(jié)構(gòu)歸納階段就能將結(jié)構(gòu)準確率從基礎(chǔ)模型的9.6%提升到55.4%，而加上獎勵引導(dǎo)的符號校準后，準確率進一步提升到81.2%。這就像是證明了既需要好的"眼力"來觀察現(xiàn)象，也需要好的"推理能力"來形成正確的數(shù)學表達。

值得注意的是，VIPER-R1的推理過程具有很強的可解釋性。系統(tǒng)不是簡單地輸出一個公式，而是會詳細解釋它是如何從視覺觀察得出結(jié)論的。例如，它會說："從x(t)圖中的振蕩行為可以看出存在線性恢復(fù)力，從v(x)相空間圖中的螺旋吸引子結(jié)構(gòu)可以推斷出非線性阻尼項的存在。"這種透明的推理過程讓科學家能夠理解和驗證AI的發(fā)現(xiàn)過程。

從技術(shù)角度看，VIPER-R1還展現(xiàn)了一種新的人工智能發(fā)展趨勢——多模態(tài)科學發(fā)現(xiàn)。傳統(tǒng)的AI要么專注于文本，要么專注于圖像，很少有系統(tǒng)能夠像人類科學家一樣，同時處理視覺觀察、數(shù)學推理和符號操作。VIPER-R1成功地將這些能力整合在一個統(tǒng)一的框架中，為未來的科學AI系統(tǒng)提供了重要啟發(fā)。

這項研究的另一個創(chuàng)新點是引入了"因果鏈式思維"訓練方法。系統(tǒng)不僅學習正確的答案，更重要的是學習達到答案的推理過程。這就像教學生不僅要知道2+2=4，更要理解為什么等于4。這種訓練方式讓VIPER-R1具備了更強的泛化能力和推理透明度。

在實際應(yīng)用層面，VIPER-R1采用了一種"代理式"的工作模式。當系統(tǒng)對自己生成的公式有了初步信心后，它會主動調(diào)用外部的符號回歸工具來進一步優(yōu)化結(jié)果。這種設(shè)計理念體現(xiàn)了現(xiàn)代AI系統(tǒng)的一個重要趨勢：不是要求單一系統(tǒng)解決所有問題，而是讓不同的專業(yè)工具協(xié)同工作，發(fā)揮各自的優(yōu)勢。

從數(shù)據(jù)集建設(shè)角度，PhysSymbol數(shù)據(jù)集的構(gòu)建也頗具創(chuàng)新性。研究團隊不是簡單地收集現(xiàn)有數(shù)據(jù)，而是系統(tǒng)性地設(shè)計了涵蓋各種物理現(xiàn)象的綜合數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包含了線性和非線性恢復(fù)力、各種阻尼類型、外部驅(qū)動力、隨機擾動等11個類別的物理現(xiàn)象，確保了訓練數(shù)據(jù)的豐富性和代表性。

特別值得一提的是，研究團隊還為每個物理系統(tǒng)生成了兩種互補的可視化：相空間圖和時間序列圖。相空間圖揭示系統(tǒng)的動力學結(jié)構(gòu)和穩(wěn)定性特征，而時間序列圖強調(diào)時域行為和周期模式。這種雙重視覺表示讓VIPER-R1能夠從不同角度理解物理現(xiàn)象，就像醫(yī)生既看X光片又看血液檢查報告一樣。

在模型架構(gòu)方面，VIPER-R1基于Qwen-VL-2.5系列模型構(gòu)建，提供了3B和7B兩個版本。較大的7B模型在各項指標上都表現(xiàn)更優(yōu)，但即使是較小的3B模型也能超越所有現(xiàn)有的基線系統(tǒng)，這說明了方法本身的有效性，而不僅僅是依賴模型規(guī)模的提升。

從評估方法學角度，研究團隊設(shè)計了三個互補的評價指標：結(jié)構(gòu)得分評估公式的拓撲正確性，準確度得分評估精確匹配程度，而最終的均方誤差則評估端到端的物理定律發(fā)現(xiàn)性能。這種多維度評估確保了系統(tǒng)性能評價的全面性和可靠性。

研究團隊還提供了豐富的案例分析，展示了VIPER-R1在處理不同類型物理系統(tǒng)時的推理過程。從簡單的線性恢復(fù)力系統(tǒng)到包含隨機噪聲的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，VIPER-R1都能給出合理的分析和準確的預(yù)測。這些案例不僅驗證了方法的有效性，也為其他研究者提供了寶貴的參考。

展望未來，這項研究為科學發(fā)現(xiàn)的自動化開辟了新的道路。隨著技術(shù)的進一步發(fā)展，我們可能會看到更多能夠"看懂"實驗現(xiàn)象的AI科學家助手，它們不僅能處理物理學問題，還可能擴展到化學、生物學、工程學等其他科學領(lǐng)域。這將極大地加速科學發(fā)現(xiàn)的過程，幫助人類更快地理解和掌握自然規(guī)律。

說到底，VIPER-R1的成功在于它真正模擬了人類科學家的認知過程：觀察現(xiàn)象、形成假設(shè)、驗證理論。它不是簡單的數(shù)據(jù)擬合工具，而是一個能夠進行科學推理的智能系統(tǒng)。雖然我們距離真正的"AI科學家"還有很長的路要走，但VIPER-R1無疑是這個方向上的重要一步。它向我們展示了人工智能在科學發(fā)現(xiàn)中的巨大潛力，也為未來的研究指明了方向。對于普通人來說，這意味著未來我們可能會看到更多由AI輔助完成的科學突破，從新材料的發(fā)現(xiàn)到藥物的研發(fā)，人工智能將成為推動科學進步的重要力量。

Q&A

Q1：VIPER-R1是什么？它能做什么？

A：VIPER-R1是北卡羅來納大學等機構(gòu)開發(fā)的AI系統(tǒng)，能像物理學家一樣從運動圖像中發(fā)現(xiàn)物理定律。它不僅能"看"懂物體的運動模式，還能將觀察到的現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為精確的數(shù)學公式，就像人類科學家分析實驗數(shù)據(jù)一樣。

Q2：VIPER-R1比現(xiàn)有AI系統(tǒng)好在哪里？

A：與GPT-4、Claude等只能處理文字的AI不同，VIPER-R1能同時處理圖像和數(shù)據(jù)。在物理公式識別準確率上達到81.2%，遠超其他系統(tǒng)的51.8%，最終發(fā)現(xiàn)物理定律的誤差也比最好的基線系統(tǒng)低了近三倍。

Q3：這項技術(shù)有什么實際應(yīng)用價值？

A：VIPER-R1可以幫助工程師從實驗數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)控制規(guī)律，協(xié)助材料科學家推導(dǎo)新材料的特性關(guān)系，甚至可能用于生物學研究中發(fā)現(xiàn)新的生物學定律，大大加速科學發(fā)現(xiàn)的過程。