AI科学推理新基准：FrontierScience评估模型科研能力

核心摘要

在科学研究中，推理能力至关重要。随着AI模型能力不断提升，评估其在科研中的深度推理能力已成为一个重要议题。为此，业界推出了新的评估基准——FrontierScience，旨在评估AI在物理、化学、生物学等领域的专家级科学推理能力。

背景：AI在科研中的进展

近期，AI模型在多个重要领域取得了里程碑式成果：

• 在国际数学和信息学奥林匹克竞赛中表现出色。
• GPT-5等先进模型有效加速了真实的科研工作流，例如用于跨学科文献检索和复杂数学证明，将研究时间从数天或数周缩短至数小时。

FrontierScience基准详解

设计目标

专注于评估专家级的科学推理能力，帮助模型成为科学发现中可靠的合作伙伴。

核心构成

• 问题数量：包含数百个经过专家验证的挑战性问题。
• 两条问题轨道：
  1. 奥林匹克版：旨在衡量奥林匹克式的科学推理能力。
  2. 研究版：旨在衡量真实世界的科学研究能力。

初步评估结果

初步评估显示，GPT-5.2在两个模块中均表现优异：

• 奥林匹克模块得分：77
• 研究模块得分：25

现状与挑战

• 当前能力：现有模型已能支持研究过程中的结构化推理，科学家利用这些模型加速研究进程。
• 主要局限：在开放式思维能力方面仍有提升空间。目前，问题的框架构建和验证仍需依赖人类判断。

未来方向

未来将继续改进FrontierScience基准，并扩展其应用领域。

本文信息来源于AIbase，发布日期：2025年12月17日。

火龙果频道