上海交通大学推出SR-Scientist：让AI像科学家一样自主发现数学规律

在科学发现的历史长河中，数学公式一直扮演着至关重要的角色。从牛顿的万有引力定律到爱因斯坦的质能方程，这些简洁而深刻的数学表达式帮助人类理解了宇宙的运行规律。然而，从庞大的实验数据中找出隐藏的数学关系，就像在茫茫大海中寻找珍珠一样困难。现在，上海交通大学的研究团队带来了一个令人兴奋的突破——他们开发了一个名为SR-Scientist的人工智能系统，这个系统能够像真正的科学家一样，自主地从数据中发现科学公式。

这项由上海交通大学夏世杰、孙雨涵和刘鹏飞教授领导的研究团队完成的工作，发表于2025年10月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2510.11661v1）。这项研究不仅在技术上实现了重大突破，更重要的是，它让人工智能从被动的工具变成了主动的科学发现者。

传统上，科学家们从实验数据中寻找数学规律就像拼图游戏一样，需要不断尝试不同的组合，直到找到合适的模式。这个过程往往需要大量的时间和经验，而且很容易遗漏一些不明显但重要的关系。虽然已经有一些计算机程序能够帮助科学家完成这项工作，但这些程序通常只是按照预设的规则机械地搜索，就像一个只会按照食谱做菜的厨师，无法根据实际情况灵活调整。

SR-Scientist的革命性在于，它不再是一个被动的工具，而是一个真正能够思考和探索的智能代理。就像一位经验丰富的侦探，它会主动分析证据，提出假设，进行验证，然后根据结果调整自己的推理过程。这种能力让它在处理复杂的科学问题时表现出了前所未有的智能水平。

研究团队在四个不同的科学领域——化学、生物学、物理学和材料科学——对SR-Scientist进行了全面测试。结果显示，这个系统在精确度方面比现有的最佳方法提高了6%到35%，这个提升幅度在科学计算领域可以说是相当显著的。更令人印象深刻的是，SR-Scientist不仅能够发现准确的公式，还能够解释这些公式是如何得出的，这为科学家提供了宝贵的洞察。

一、智能代理的科学探索之旅

要理解SR-Scientist的工作原理，我们可以把它想象成一个具备超强分析能力的科学家助手。当面对一堆实验数据时，这个助手不会盲目地套用现成的公式模板，而是会像真正的科学家一样进行系统性的探索。

首先，它会仔细观察数据的特征，就像地质学家观察岩石样本一样细致入微。它会计算各种统计指标，分析变量之间的相关性，寻找数据中的模式和异常。这个过程就像医生诊断病人一样，需要从多个角度收集信息，才能得出准确的结论。

接下来，基于对数据的理解，系统会提出可能的数学关系假设。这里的关键在于，它不是随机猜测，而是结合了大量科学知识来做出有根据的推测。这就像一位经验丰富的医生，能够根据症状快速缩小可能的疾病范围一样。

然后，系统会将这些假设转换成可以执行的计算机程序，并用实际数据来验证这些假设的准确性。如果某个假设的表现不够好，系统会分析失败的原因，然后调整策略再次尝试。这个循环过程可能会重复很多次，直到找到满意的结果为止。

这种工作方式的优势在于它的自主性和适应性。传统的方法就像按照固定路线行驶的公交车，只能在预设的轨道上运行。而SR-Scientist更像是一辆智能汽车，能够根据实时的交通状况和目的地要求，自主选择最佳的行驶路线。

为了解决大型语言模型在处理长序列时的限制，研究团队还设计了一个"经验缓冲区"机制。这就像给系统配备了一个智能笔记本，能够记录下之前尝试过的公式和它们的表现，这样系统就能够避免重复无效的尝试，并且能够在之前的成功基础上继续改进。

二、工具驱动的数据分析策略

SR-Scientist的核心创新之一是它使用工具进行数据分析的方式。研究团队为系统配备了两个主要的工具：数据分析器和公式评估器。这两个工具就像科学家工作台上的显微镜和计算器，各有各的专门用途。

数据分析器让系统能够深入了解数据的内在结构。当面对一组新的实验数据时，系统不会急于提出公式，而是会先通过这个工具进行全面的数据探索。它会计算数据的基本统计特征，分析不同变量之间的关系，检查数据中是否存在异常值或噪声。这个过程就像考古学家在发掘文物时会先仔细清理周围的土壤，观察文物的形状、材质和保存状态，然后才开始进行分析和分类。

公式评估器则负责检验提出的数学假设是否正确。系统会将候选的公式输入到这个工具中，然后工具会使用优化算法自动调整公式中的参数，使其与实验数据的拟合度最高。这个过程类似于调音师调整钢琴，需要不断微调每个音键，直到整台钢琴的音色达到完美和谐。

这种工具驱动的方法带来了显著的优势。首先，它让系统的探索过程更加系统化和高效。就像医生使用各种检查设备来诊断疾病一样，系统能够通过专业工具获得更准确和全面的信息。其次，工具的使用让系统能够处理更加复杂的数据分析任务，因为每个工具都经过了专门的优化，在特定的任务上表现更好。

研究团队对不同人工智能模型使用这些工具的行为进行了详细分析，发现了一些有趣的模式。一些模型更倾向于进行细致的数据统计分析，会花大量时间计算各种相关性和平均值。而另一些模型则更喜欢直接进行公式验证，通过快速试错来寻找最佳答案。这种差异反映了不同"AI科学家"的工作风格，就像有些人类科学家喜欢理论推导，而另一些更偏向实验验证一样。

三、长期优化的探索机制

SR-Scientist的另一个重要特色是它的长期优化能力。与传统方法的"一次性猜测"不同，这个系统能够进行持续的、多轮次的探索和改进。这种能力就像一位经验丰富的园艺师培育花园，不是简单地种下种子就等待结果，而是会持续观察、调整和改进，直到花园达到理想状态。

在每一轮探索中，系统都会设定一个具体的精度目标。比如，它可能会设定"误差率要低于0.1%"这样的目标。然后系统会通过数据分析、公式提出、验证测试这样的循环过程来努力达到这个目标。如果第一轮尝试没有成功，系统不会放弃，而是会分析失败的原因，调整策略，然后开始新一轮的探索。

这个过程最多可以持续20到25轮，每轮可能包含多次的工具调用和分析。整个探索过程就像一部精彩的侦探小说，充满了线索收集、假设验证和推理修正的情节。系统会记录下每次尝试的结果，分析哪些方法有效，哪些方法需要改进，然后在下一轮中应用这些经验。

为了说明这种长期优化的威力，研究团队展示了一个关于非线性振荡器的案例。在初始阶段，系统提出的公式误差率高达12234%，这个结果显然是不可接受的。但是通过持续的数据分析和公式改进，系统最终找到了一个几乎完美匹配实验数据的公式。这个改进过程展现了系统强大的自我学习和适应能力。

研究还发现，当系统被允许进行更长时间的探索时，它的表现会显著提升。但是这种提升有一个最佳点，当探索时间过长时，性能的提升会趋于平缓甚至略有下降。这就像锻炼身体一样，适度的训练能够提高体能，但过度训练反而可能导致疲劳和伤害。

四、强化学习的能力提升

为了进一步提高SR-Scientist的性能，研究团队还开发了一套完整的强化学习训练框架。这套系统就像为AI配备了一位专门的教练，通过大量的练习和反馈来不断提升它的能力。

训练过程采用了精心设计的数据合成策略。研究团队创建了涵盖四个科学领域的1024个训练问题，每个问题都包含了已知的科学概念和一些全新的元素。这种设计确保了AI既能学习到经典的科学知识，又能适应全新的挑战。这就像为学生准备考试时，既要复习教科书上的经典题目，又要加入一些创新性的思考题，这样才能真正考验和提升学生的能力。

在奖励机制的设计上，研究团队采用了连续性的奖励函数而不是简单的成功失败二分法。这意味着即使AI没有找到完美的答案，只要它的尝试有所改进，就能获得相应的奖励。这种设计鼓励了AI进行更多的探索和尝试，避免了因为过早的失败而停止学习的问题。

训练结果显示，经过强化学习训练的系统在各个科学领域都有显著提升。特别是在材料科学领域，经过训练的系统准确率从81.33%提升到了85.33%，这个提升虽然看似不大，但在科学计算的精度要求下，这样的改进是非常有价值的。

有趣的是，研究团队发现不同规模的AI模型对强化学习训练的响应程度不同。较大的模型（比如30亿参数的模型）通过训练获得的提升更加明显，而较小的模型提升相对有限。这个现象类似于不同天赋的学生对同样教学方法的反应不同，天赋较高的学生往往能够从复杂的训练中获得更大的收益。

五、多领域验证的卓越表现

为了全面评估SR-Scientist的能力，研究团队在四个不同的科学领域进行了详尽的测试。这些测试就像给AI进行全方位的"体检"，确保它在各种不同的科学挑战面前都能表现出色。

在材料科学领域，系统需要分析应力、应变和温度之间的复杂关系。这类问题的特点是变量之间存在非线性的相互作用，传统的线性模型往往无法准确描述。SR-Scientist在这个领域表现尤为突出，在最严格的精度要求（误差率小于0.001%）下，达到了69.33%的成功率，远超其他方法。

化学领域的挑战主要集中在反应动力学方程的发现上。这类问题需要理解浓度、时间和反应速率之间的关系，往往涉及指数函数和微分方程。系统在这个领域也展现了良好的表现，特别是在识别复杂的反应机制方面。

生物学应用主要关注人口增长和生态系统的数学建模。这些模型通常包含逻辑增长、竞争关系等复杂的生物学概念。SR-Scientist能够准确识别这些模式，并且发现的公式在数学形式上与经典的生物学模型高度一致。

物理学测试涵盖了从简单的运动学方程到复杂的非线性振荡器的各种问题。系统在处理物理问题时展现出了良好的物理直觉，比如它发现的振荡器公式不仅在数学上正确，在物理意义上也完全合理。

特别值得注意的是系统在符号精确性方面的表现。研究团队不仅评估了数值精度，还检查了发现的公式是否与真实的理论公式在符号形式上完全一致。结果显示，SR-Scientist发现的公式中有7%到7.75%在符号上与标准答案完全一致，这个比例虽然不高，但考虑到问题的复杂性，这已经是相当不错的成果了。

六、抗噪声能力和泛化性能

在实际的科学研究中，实验数据往往不是完美的，总是会包含各种噪声和测量误差。因此，一个优秀的公式发现系统必须具备良好的抗噪声能力。研究团队通过在测试数据中加入不同程度的高斯噪声来评估SR-Scientist在这方面的表现。

测试结果显示，即使在噪声水平相当高的情况下（标准差达到0.1），SR-Scientist仍然能够保持相对稳定的性能。虽然准确率会有所下降，但下降幅度比其他方法要小。这就像一位经验丰富的医生，即使在医疗设备不够精确的情况下，仍然能够做出相对准确的诊断。

系统的泛化能力测试更加严格。研究团队不仅在训练数据的相同分布范围内测试系统性能（域内测试），还在完全不同的数据分布上进行了测试（域外测试）。比如，如果系统在温度范围0-300度的数据上学习了一个公式，那么域外测试就会检验这个公式在300-600度范围内是否仍然有效。

结果显示，SR-Scientist在域外数据上的表现仍然相当不错，在某些领域甚至比域内表现更好。这种现象在材料科学领域尤为明显，系统发现的公式在更高温度范围内的预测准确性甚至超过了训练数据范围内的表现。这表明系统发现的不仅仅是数据拟合的结果，而是真正捕捉到了潜在的物理规律。

七、智能行为模式分析

研究团队对不同AI模型在使用SR-Scientist框架时的行为模式进行了深入分析，发现了一些非常有趣的现象。这些发现就像心理学家观察不同性格的人面对同样问题时的不同应对策略一样引人入胜。

一些AI模型表现出了"谨慎分析型"的特征。这类模型会花费大量时间进行数据统计分析，仔细计算各种相关性指标，只有在充分了解数据特征后才会提出公式假设。它们的工具调用分布显示，大约80%的时间用于数据分析，只有20%的时间用于公式验证。

另一些模型则展现出"直觉试验型"的风格。这类模型更倾向于快速提出假设并进行验证，通过快速的试错循环来寻找答案。它们会较少依赖详细的数据统计，而是更多地依赖对科学知识的理解来指导公式的提出。

更有趣的是，一些高级模型（如GPT-OSS-120B）会展现出"自定义分析"的能力。它们不满足于使用预设的分析工具，而是会编写自己的分析代码来进行更加精确的误差分析和参数优化。这种行为类似于经验丰富的科学家会根据具体问题的特点来设计专门的实验方法。

经过强化学习训练后，模型的行为模式也会发生变化。训练后的模型更频繁地使用数据统计功能，表明它们学会了在提出假设之前更充分地理解数据的重要性。这种行为变化反映了学习过程的有效性。

八、计算成本和实用性考虑

虽然SR-Scientist在性能上表现优异，但实际应用中的计算成本和时间效率也是重要的考虑因素。研究团队对此进行了详细的分析和评估。

在计算成本方面，使用不同规模的AI模型会产生不同的费用。以商业API服务为例，使用大型模型（如GPT-OSS-120B）处理一个问题的估算成本约为0.25美元，而使用中等规模模型（如GPT-OSS-20B）的成本约为0.1美元。考虑到缓存机制能够减少重复计算，实际成本可能会更低。

时间效率方面，研究团队使用本地部署的计算服务器对129个测试问题进行了批量处理。结果显示，即使是最复杂的问题，完成时间也不超过5小时。对于大多数实际应用场景来说，这样的处理时间是完全可以接受的，特别是考虑到传统方法可能需要人工专家花费几天甚至几周的时间才能得出类似结果。

系统的资源消耗主要集中在AI模型的推理过程和数值优化算法的执行上。通过优化代码执行和缓存机制，可以显著降低重复计算的开销。研究团队还发现，适当限制探索轮数和单轮最大步数可以在保证性能的同时有效控制计算成本。

从实用性角度来看，SR-Scientist已经达到了可以在实际科研工作中应用的水平。它不需要用户具备深入的机器学习知识，只需要提供实验数据和简单的问题描述即可开始工作。这种易用性使得更多的科学研究者能够受益于这项技术。

九、技术创新的深层意义

SR-Scientist所代表的技术进步具有深远的意义，它不仅仅是一个更好的工具，更代表了人工智能在科学发现中角色的根本转变。这种转变就像从马车时代进入汽车时代一样，不仅提高了效率，更改变了整个工作方式。

传统的计算辅助科学发现方法本质上是被动的，它们需要人类研究者明确指定搜索策略和候选模型。这就像使用传统的图书馆检索系统，必须知道确切的关键词才能找到相关资料。而SR-Scientist代表了主动智能的出现，它能够自主决定探索策略，根据发现的线索调整搜索方向，这更像是有了一个智能的研究助手。

这种主动性带来的好处不仅仅是效率的提升。更重要的是，它能够发现人类研究者可能忽视的模式和关系。人类的思维往往受到已有知识和经验的限制，容易陷入固定的思考模式。而AI系统能够以更加开放和客观的方式探索数据，有可能发现全新的科学规律。

从更广泛的角度来看，SR-Scientist的成功证明了大型语言模型在科学推理方面的潜力。这些模型不仅能够理解和生成自然语言，还能够进行逻辑推理、数学计算和科学分析。这种多模态的智能能力为人工智能在科学研究中的应用开辟了新的可能性。

研究团队的强化学习框架也展示了AI系统自我改进的能力。通过不断的练习和反馈，系统能够逐步提高自己的科学发现能力。这种学习能力意味着未来的AI科学家不仅能够应用现有的知识，还能够通过经验积累变得更加智能和高效。

十、面向未来的科学发现

随着SR-Scientist这样的智能系统的出现，科学发现的未来图景正在发生深刻的变化。我们正在进入一个人类智慧与人工智能协作的新时代，这种协作将大大加速科学进步的步伐。

在不久的将来，科学研究者可能会有这样的工作流程：当他们收集到新的实验数据时，首先会将数据输入到类似SR-Scientist的智能系统中进行初步分析。系统会快速识别数据中的模式，提出可能的数学关系，并提供详细的分析报告。然后，人类研究者可以基于这些发现进行更深入的理论思考和实验设计。

这种协作模式的优势在于它结合了人工智能的计算能力和人类的创造力。AI系统擅长处理大量数据和进行系统性的搜索，而人类研究者更善于提出原创性的假设和进行概念性的思考。两者的结合能够产生比单独工作更强大的科学发现能力。

SR-Scientist的成功也为其他科学领域的自动化发现开辟了道路。研究团队已经证明了这种方法在物理、化学、生物和材料科学中的有效性，未来可能会扩展到更多的科学分支，如天体物理学、地质学、医学等。

随着技术的进一步发展，我们可能会看到更加强大的AI科学家的出现。这些系统不仅能够发现数学公式，还能够提出科学假设、设计实验、解释结果，甚至撰写科学论文。当然，这并不意味着人类科学家会被取代，而是说科学研究将变得更加高效和深入。

说到底，SR-Scientist的意义不仅在于它提供了一个强大的科学工具，更在于它展示了人工智能参与科学发现的巨大潜力。它让我们看到了一个未来的可能性：在那个世界里，人类的好奇心和创造力与人工智能的计算能力和分析能力完美结合，共同推动着科学知识的边界不断向前扩展。这种协作不仅会加速我们对自然规律的理解，也会为解决人类面临的重大挑战提供更强大的工具。

对于普通人来说，这项研究的意义在于它可能会加速那些直接影响我们生活的科学发现。无论是新药的研发、新材料的发明，还是新能源技术的突破，都可能因为这种智能化的科学发现方法而来得更快一些。虽然我们可能不会直接使用SR-Scientist，但它所代表的技术进步最终会以各种形式惠及我们每个人的生活。

Q&A

Q1：SR-Scientist是什么？

A：SR-Scientist是上海交通大学开发的人工智能系统，它能像真正的科学家一样从实验数据中自主发现数学公式。与传统的被动工具不同，这个系统会主动分析数据、提出假设、进行验证，并根据结果不断改进，就像一位会思考的智能助手。

Q2：SR-Scientist比传统方法强在哪里？

A：SR-Scientist的核心优势是自主性和适应性。传统方法只能按预设规则机械搜索，而SR-Scientist能根据实际情况灵活调整策略。它在四个科学领域的测试中，精确度比现有最佳方法提高了6%到35%，而且还能解释公式的推导过程。

Q3：SR-Scientist会取代人类科学家吗？

A：不会取代，而是会成为强大的合作伙伴。SR-Scientist擅长处理大量数据和系统性搜索，而人类科学家更善于创造性思考和概念性理解。未来的科学研究将是人类智慧与人工智能协作的模式，这种结合能产生比单独工作更强大的发现能力。