這項由北卡羅來納大學教堂山分校的劉佳琪、上海人工智能實驗室的王傲然等來自多個頂尖研究機構的科學家共同完成的研究，于2025年8月24日發表在arXiv預印本平臺上，論文編號為arXiv:2508.17380v1。感興趣的讀者可以通過https://jiaaqiliu.github.io/VIPER-R1/訪問項目主頁獲取更多詳細信息。

當我們看到一個蕩秋千的孩子時，物理學家的大腦會自動運轉：這是一個簡單諧振動，可能受到空氣阻力和重力的影響。但如果讓計算機也擁有這種"物理直覺"會怎樣？這正是這項突破性研究要解決的核心問題。

過去，科學家們一直夢想著能讓機器自動發現自然界的物理定律。傳統的方法就像讓一個盲人在黑暗中摸索寶藏——它們只能處理數字數據，完全看不到運動的視覺模式，這就好比讓一個從未見過球類運動的人僅憑數據就要推導出足球的運動規律。這種"感官剝奪"嚴重限制了機器理解物理現象的能力。

為了解決這個問題，研究團隊開發了一個名為VIPER-R1的人工智能系統。這個系統就像是一位既有敏銳觀察力又具備深厚數學功底的物理學家。它不僅能"看"到物體的運動軌跡，還能像人類科學家一樣，將觀察到的現象轉化為精確的數學公式。

想象一下，當你看到一個彈簧上下振動時，你的眼睛看到的是有規律的運動模式，大腦會自動聯想到彈性力和慣性。VIPER-R1也是這樣工作的：它通過"眼睛"（視覺處理模塊）觀察運動圖像，通過"大腦"（語言模型）進行推理，最終寫出描述這個系統的數學方程式。

這套系統最令人印象深刻的地方在于它的學習過程。就像訓練一名醫學生先學基礎知識再做臨床實踐一樣，VIPER-R1也經歷了兩個訓練階段。第一階段叫做"運動結構歸納"，系統學習如何從視覺現象中識別物理模式，就像學生學習識別不同類型的心電圖一樣。第二階段是"獎勵引導的符號校準"，系統通過不斷嘗試和改進來提高生成物理公式的準確性，就像醫生通過實踐逐步提高診斷技能。

更有趣的是，VIPER-R1還具備了"工具使用"的能力。當它生成了一個初步的物理公式后，會主動調用外部的符號回歸工具來進一步優化這個公式，就像一位科學家會使用計算器來驗證和精化自己的計算結果。這種"符號殘差重對齊"技術讓系統能夠在理論預測和實際觀測之間找到最佳平衡。

為了訓練和測試這個系統，研究團隊還創建了一個名為PhysSymbol的大型數據集，包含5000個不同的物理系統實例。這個數據集就像是一本超級豐富的物理教科書，每個例子都包含了運動的可視化圖像、詳細的數值數據、標準答案（真實的物理公式），以及專家級的推理過程解釋。

在實際測試中，VIPER-R1展現出了令人矚目的性能。與目前最先進的大語言模型相比，包括GPT-4、Claude等知名系統，VIPER-R1在識別物理公式結構方面的準確率達到了81.2%，遠超其他系統的最高成績51.8%。更重要的是，在最終的物理定律發現準確性上，VIPER-R1的誤差僅為0.032，而最好的基線系統誤差為0.091，相當于提升了近三倍。

讓我們通過一個具體例子來理解VIPER-R1的工作原理。假設系統觀察到一個復雜的振動系統，包含線性恢復力、非線性阻尼和隨機噪聲。VIPER-R1首先"看"到運動圖像中的振蕩模式，識別出這表明存在恢復力。接著，它注意到相空間圖中的螺旋形吸引子結構，推斷出存在非線性阻尼項。最后，它發現軌跡中的不規則波動，判斷存在隨機噪聲成分。基于這些觀察，系統生成了一個接近真實答案的數學公式：1.454 * x - 2.834 * v? + 0.447 * random.normal(0,1)，而真實答案是1.542 * x - 2.766 * v? + 0.450 * random.normal(0,1)。

這種能力的意義遠不止于學術研究。在工程領域，VIPER-R1可以幫助工程師從實驗數據中快速發現系統的控制規律。在材料科學中，它能從材料的力學響應中推導出本構關系。在生物學研究中，它可能幫助科學家從生物系統的動態行為中發現新的生物學定律。甚至在金融領域，類似的方法也可能用于從市場數據的視覺模式中發現交易規律。

當然，這項研究也面臨一些挑戰和限制。目前的系統主要處理經典力學問題，對于量子力學、相對論等更復雜的物理領域還需要進一步擴展。此外，從計算機模擬的"理想"數據過渡到真實世界的"嘈雜"實驗數據，也需要更多的技術突破。

研究團隊還進行了詳細的消融研究，證明了系統各個組件的重要性。他們發現，僅使用運動結構歸納階段就能將結構準確率從基礎模型的9.6%提升到55.4%，而加上獎勵引導的符號校準后，準確率進一步提升到81.2%。這就像是證明了既需要好的"眼力"來觀察現象，也需要好的"推理能力"來形成正確的數學表達。

值得注意的是，VIPER-R1的推理過程具有很強的可解釋性。系統不是簡單地輸出一個公式，而是會詳細解釋它是如何從視覺觀察得出結論的。例如，它會說："從x(t)圖中的振蕩行為可以看出存在線性恢復力，從v(x)相空間圖中的螺旋吸引子結構可以推斷出非線性阻尼項的存在。"這種透明的推理過程讓科學家能夠理解和驗證AI的發現過程。

從技術角度看，VIPER-R1還展現了一種新的人工智能發展趨勢——多模態科學發現。傳統的AI要么專注于文本，要么專注于圖像，很少有系統能夠像人類科學家一樣，同時處理視覺觀察、數學推理和符號操作。VIPER-R1成功地將這些能力整合在一個統一的框架中，為未來的科學AI系統提供了重要啟發。

這項研究的另一個創新點是引入了"因果鏈式思維"訓練方法。系統不僅學習正確的答案，更重要的是學習達到答案的推理過程。這就像教學生不僅要知道2+2=4，更要理解為什么等于4。這種訓練方式讓VIPER-R1具備了更強的泛化能力和推理透明度。

在實際應用層面，VIPER-R1采用了一種"代理式"的工作模式。當系統對自己生成的公式有了初步信心后，它會主動調用外部的符號回歸工具來進一步優化結果。這種設計理念體現了現代AI系統的一個重要趨勢：不是要求單一系統解決所有問題，而是讓不同的專業工具協同工作，發揮各自的優勢。

從數據集建設角度，PhysSymbol數據集的構建也頗具創新性。研究團隊不是簡單地收集現有數據，而是系統性地設計了涵蓋各種物理現象的綜合數據集。數據集包含了線性和非線性恢復力、各種阻尼類型、外部驅動力、隨機擾動等11個類別的物理現象，確保了訓練數據的豐富性和代表性。

特別值得一提的是，研究團隊還為每個物理系統生成了兩種互補的可視化：相空間圖和時間序列圖。相空間圖揭示系統的動力學結構和穩定性特征，而時間序列圖強調時域行為和周期模式。這種雙重視覺表示讓VIPER-R1能夠從不同角度理解物理現象，就像醫生既看X光片又看血液檢查報告一樣。

在模型架構方面，VIPER-R1基于Qwen-VL-2.5系列模型構建，提供了3B和7B兩個版本。較大的7B模型在各項指標上都表現更優，但即使是較小的3B模型也能超越所有現有的基線系統，這說明了方法本身的有效性，而不僅僅是依賴模型規模的提升。

從評估方法學角度，研究團隊設計了三個互補的評價指標：結構得分評估公式的拓撲正確性，準確度得分評估精確匹配程度，而最終的均方誤差則評估端到端的物理定律發現性能。這種多維度評估確保了系統性能評價的全面性和可靠性。

研究團隊還提供了豐富的案例分析，展示了VIPER-R1在處理不同類型物理系統時的推理過程。從簡單的線性恢復力系統到包含隨機噪聲的復雜非線性系統，VIPER-R1都能給出合理的分析和準確的預測。這些案例不僅驗證了方法的有效性，也為其他研究者提供了寶貴的參考。

展望未來，這項研究為科學發現的自動化開辟了新的道路。隨著技術的進一步發展，我們可能會看到更多能夠"看懂"實驗現象的AI科學家助手，它們不僅能處理物理學問題，還可能擴展到化學、生物學、工程學等其他科學領域。這將極大地加速科學發現的過程，幫助人類更快地理解和掌握自然規律。

說到底，VIPER-R1的成功在于它真正模擬了人類科學家的認知過程：觀察現象、形成假設、驗證理論。它不是簡單的數據擬合工具，而是一個能夠進行科學推理的智能系統。雖然我們距離真正的"AI科學家"還有很長的路要走，但VIPER-R1無疑是這個方向上的重要一步。它向我們展示了人工智能在科學發現中的巨大潛力，也為未來的研究指明了方向。對于普通人來說，這意味著未來我們可能會看到更多由AI輔助完成的科學突破，從新材料的發現到藥物的研發，人工智能將成為推動科學進步的重要力量。

Q&A

Q1：VIPER-R1是什么？它能做什么？

A：VIPER-R1是北卡羅來納大學等機構開發的AI系統，能像物理學家一樣從運動圖像中發現物理定律。它不僅能"看"懂物體的運動模式，還能將觀察到的現象轉化為精確的數學公式，就像人類科學家分析實驗數據一樣。

Q2：VIPER-R1比現有AI系統好在哪里？

A：與GPT-4、Claude等只能處理文字的AI不同，VIPER-R1能同時處理圖像和數據。在物理公式識別準確率上達到81.2%，遠超其他系統的51.8%，最終發現物理定律的誤差也比最好的基線系統低了近三倍。

Q3：這項技術有什么實際應用價值？

A：VIPER-R1可以幫助工程師從實驗數據中快速發現系統控制規律，協助材料科學家推導新材料的特性關系，甚至可能用于生物學研究中發現新的生物學定律，大大加速科學發現的過程。