OpenAI联手MIT：AI自主接管量子计算机实验

OpenAI与MIT联合宣布，AI已能端到端自主运行量子计算实验。在名为《案例研究：超导量子比特的智能体校准》的报告中，MIT量子工程系统组证实，在GPT-5.6 Sol与Codex驱动下，AI智能体可自主完成量子计算实验的运行、结果分析与量子比特校准，实现7×24小时值班。这标志着AI for Science从“数据辅助”跃升为“自动化科研”。

实验中，研究人员将GPT-5.6搭载于Codex自主智能体框架，打通实验室硬件控制系统，并赋予AI实验上下文，包括装置细节、芯片设计图、测量技能、模板代码、常见物理失败原因及成功与失败图例。测试任务是一块从未测量过的6个超导量子比特新芯片，其中4个固定频率、2个可调频率，参数完全未知。AI需根据设计目标自行探索真实物理参数。

AI自主完成了多项闭环操作：根据设计目标规划首轮微波脉冲频率、功率和宽度；直接调用控制软件操纵硬件发射脉冲序列；接收微弱量子态反射信号并进行数字化清洗、拟合与傅里叶变换；根据信号质量自动提取共振频率或调整测量边界开启新一轮试错。从识别量子比特跃迁频率、校准控制与读取脉冲，到测定相干时间，全套标准测量流程均由AI自主跑通。在针对固定频率量子比特的40项目标测量中，AI自主完成绝大部分，人类仅干预4次。

量子比特校准长期被视为物理学家的“人间炼狱”。超导量子比特被称为“人造原子”，相干性极度脆弱，微弱电磁杂散信号或毫开尔文级温度漂移都会导致退相干；参数漂移使芯片特性不断变化；多个测量环节环环相扣，前序误差会导致后续全部报废。芯片封装冷却后无法触碰，所有交互只能通过软件进行。此前，每个芯片完整表征常需研究生连续数日值守，进行成百上千次手工测量，物理学家70%以上时间耗费在重复性调参劳动中。

GPT-5.6 Sol展现出动态博弈能力，而非预设脚本。在高信噪比状态下，它先打出宽带扫频信号，捕捉谐振腔反射凹陷，自动收窄扫描窗口锁定跃迁频率，再切换时域控制，拟合脉冲幅度与翻转角关系，完成读取与控制脉冲标定，并测定相干时间。其思维链显示，面对拟合残差偏大，它会推断解调相位参考基准漂移导致I/Q分量混合，先执行相位解缠绕，若残差未达标则增加微波失谐量重新扫描。这种基于物理含义的纠错与分支决策，是传统脚本无法企及的。

官方报告也指出技术边界：在低信噪比边缘区域，AI需反复试探，耗时指数级上升；面对不可预知的反常物理现象，AI会误判，仍需研究人员手动介入。OpenAI坦言，当前AI Agent能稳定跑完定义明确的标准工作流，但解读高度模糊、充满物理反常的复杂结果时，顶级科学家直觉仍无可替代。

引入GPT-5.6 Sol与Codex后，实验室生产关系被重构：人类专注顶层设计，剥离底层调参；构建理论、测控、仿真多智能体协同；Codex负责战术执行，代码生成后直接落地真实量子芯片，基于物理反馈实时反向调试。这一“理论推演—仿真设计—物理硬件控制—数据拟合—迭代优化”闭环，将科研迭代周期从以周计压缩至以小时甚至分钟计。

同日，OpenAI宣称在“千禧年问题”上取得数学突破，证明了纳维-斯托克斯方程。其证明表明，存在某些流体在有限时间内达到无限速度，即该方程在某些情况下可能无法可靠反映物理现实。这是AI首次解决“黎曼猜想”级数学难题。该方程应用广泛，涉及天气、洋流、管道水流、恒星运动、翼型气流、飞行器与车辆设计、血液循环、电站设计、污染分析等。但数学家Tristan Buckmaster质疑称，OpenAI听到其与Anthropic研究员Levent Alpöge的研究工作后匆忙抢先发布，并试图排除Alpöge在论文上署名。