首頁哈佛大學教授僅用兩週時間，便將克勞德訓練成一名物理學碩士二年級研究生
人工智慧在學術研究領域的快速演進，正不斷拓展人類想像力的邊界。
在最近的一項實驗中，哈佛大學的施瓦茨教授創下了一項非凡的成就：經過兩週的「導師指導」訓練，他將人工智慧模型「克勞德」（Claude）培養成了一位與物理學碩士二年級學生實力相當的研究員。這顯示，大型語言模型正超越單純的知識檢索，逐漸成為能夠深度參與尖端科學探索的研究夥伴。
演進路徑：從「新手」到「獨立研究員」
在這為期 14 天的實驗中，Claude展現出與人類研究生極為相似的學習曲線：
任務分解：面對複雜的物理問題時，Claude會主動與GPT-5.2和Gemini3.0等模型合作整理思路，將主要議題分解為 102 個較小的子任務。
密集對話：實驗期間，指導老師與 AI 進行了約 270 次深度對話，共使用了約3,600 萬個令牌。
研究論文迭代：歷經 110 次草稿修訂後，該 AI 獨立產出了一篇專業級的研究成果。
導師的角色：人類僅提供「指導」與「修正」
在整個研究過程中，施瓦茨教授純粹扮演「指導者」的角色：
設定邊界：他指出邏輯錯誤、界定研究範圍，並引導整體方向。
拒絕「代筆」：教授從未干預具體的計算或推導過程；AI 完全獨立解決了所有核心難題。
針對性解決方案：當 AI 偶爾走捷徑或省略步驟時，教授會透過精準的提醒，引導其自行修正。
嶄新研究範式：「AI 博士後研究員」處理雙重任務
在實驗的關鍵階段，克勞德展現了連人類都難以企及的多工處理能力：在推導複雜物理公式的同時，它也同步編寫了底層的計算程式碼。這種「理論推導」與「程式設計計算」之間的雙軌協作，大幅縮短了研究週期。
結論：AI 研究生院時代的曙光
哈佛大學教授的這項實驗向學術界發出了明確訊號：AI 已具備處理高階、非標準化研究任務的能力。當大型模型能像研究生一樣透過「實務經驗」快速成長時，未來的科學發現可能會進入一個「自動駕駛」時代——人類設定方向，AI 負責深度執行。
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儘管營收未達預期，OpenAI 與 Anthropic 仍爭奪市場份額
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