# GPT-5 用 11 分钟复现了物理学家的硬核论文，OpenAI 开始正经搞科研了

> 原标题：🔬Doing Vibe Physics — Alex Lupsasca, OpenAI

- 来源：Latent Space
- 发布时间：2026-05-05T20:34:11.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/17527
- 原文：https://www.latent.space/p/lupsasca

## 摘要

理论物理学家 Alex Lupsasca 聊了他怎么用 GPT-5 做研究。他先让模型做了道课本里的热身题，然后 GPT-5 只花了 11 分钟就复现了他一篇获奖级别的论文，这篇论文的发表日期在模型训练数据截止之后。后来，他加入 OpenAI 的科学团队，用 GPT-5.2 去算一个以前被认为不可能手算的胶子振幅公式，模型真给出了非零结果，团队花了三周...

## 推荐理由

Alex Lupsasca 在访谈里说，他们拿教材给 GPT-5 预热后，模型 11 分钟就复现了他论文里的结果；ChatGPT 又在一天内产出 110 页引力子计算，团队花了三周才验证完。我会先打个折：这是单人访谈，没有第三方复现，而且理论物理这个领域太窄，换到其他任务能不能跑通还不清楚。正文没披露验证过程中改了多少轮 prompt，也没说那 110 页里有多少是废话。所以先给 84 分，放在 featured 里，等有更硬的基准测试出来再调。

## 锐评

Alex Lupsasca 的经历说明，前沿模型在理论物理上的能力提升，比写邮件这种日常任务明显得多。他让 GPT-5 先做了一道课本热身题，然后模型只花了 11 分钟就复现了他一篇获奖级别的论文，这篇论文的发表日期在模型训练数据截止之后。后来他加入 OpenAI 科学团队，用 GPT-5.2 去算一个以前被认为不可能手算的胶子振幅公式，模型给出了非零结果，团队花了三周去验证。

这里有两个关键限制。第一，模型不是凭空解题，需要先用相关教材问题“预热”，这更像是一种高级的提示工程，而不是独立推理。第二，正文只说了“复现结果”，没讲清楚是复现了最终公式、中间推导步骤，还是数值结论，也没提验证过程花了多少人力。

还缺的信息包括：这个胶子振幅的非零结果是否通过了同行评审，以及在其他物理子领域是否也能复现这种效果。如果只是在一个高度特化的问题上有效，那离“改变理论物理研究方式”还有距离。