MIT研究：AI理论题正确率两年从2%升至35%
先了解这件事
2026年10月15日，WIRED（Wired AI）报道MIT的Neil Thompson与Gabriel Manso、Claudio Mayrink Verdun的研究：2024年年中至2026年年中，前沿AI模型在概率、统计理论、经济理论、高能理论、引力与宇宙学、量子物理等理论问题上的正确率从约2%升至约35%，且这一提升目前没有放缓迹象。同日，AGI Hunt以《MIT研究：AI理论题正确率两年从2%飙至35%》为题转述该报道。早先综述依据的是同一篇WIRED报道，当时未列出现后两位合著者姓名，所涉领域写作“高能物理”，新版WIRED报道表述为“高能理论”；两版的数字一致，均为约2%升至约35%，时间跨度均为2024年年中至2026年年中。目前该研究的数据仍仅有WIRED一家来源，尚无其他独立来源提供可相互印证或不同的数字。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI HuntMIT 研究：AI 理论题正确率两年从 2% 飙至 35%
WIRED 报道的 MIT Neil Thompson 团队研究显示，2024 年中至 2026 年中，顶级 AI 模型在概率、统计理论、经济理论、高能物理、引力宇宙学、量子物理等领域的理论问题正确率从约 2% 升至约 35%，且无放缓迹象。
- Wired AIAI 攻入数学之后，正在追向其余科学领域
MIT 的 Neil Thompson 与 Gabriel Manso、Claudio Mayrink Verdun 的研究显示，2024 年年中至 2026 年年中，前沿 AI 模型在概率、统计理论、经济理论、高能理论、引力与宇宙学、量子物理等理论问题上的正确率从约 2% 升到约 35%。
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