AI 에이전트는 DeepMind 지원 연구에서 미발표 물리학 문제 50개 중 49개를 해결합니다.

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GPT-6-Astra는 ICTS, Google DeepMind 및 기타 기관의 벤치마크인 TheoPhysEval에서 미발표 물리 문제 50개 중 49개를 해결했습니다. ICTS, Google DeepMind 및 기타 기관의 물리학자들이 실시한 새로운 벤치마크에서는 GPT-6-Astra가 주어진 거의 모든 연구 수준 문제를 해결한 것으로 나타났습니다. AI 모델은 50개의 미발표 연구 수준 이론 물리학 문제를 해결했습니다. 웹 검색을 켠 상태에서는 98%를 기록했는데, 이는 보통 대학원생이 악수를 하고 과중한 업무량을 받는 수준의 성적이다. 논문 제목은 "TheoPhysEval: 자율 이론 물리학 문제 해결에서 AI 에이전트 평가"입니다. 2026년 10월 9일 arXiv에 상륙했습니다. 벤치마크에는 한 번도 출판된 적이 없는 50개의 이론 물리학 문제가 포함되어 있습니다. 실제 트랙에서 GPT-6-Astra는 50개 문제 중 49개를 해결했습니다.

공개되지 않은 문제를 사용하는 것도 여기서도 중요합니다. 인쇄된 적이 없는 문제는 훈련 데이터에서 기억하기가 더 어렵기 때문에 정답은 회상보다는 실제 추론을 반영할 가능성이 더 높습니다. 현실적인 트랙에서의 116.28달러 실행은 인간 전문가 팀이 50개의 연구 수준 문제를 해결하는 데 소비하는 시간에 비하면 작습니다. 하지만 이 논문의 범위는 전체 비용 비교가 아니라 성능입니다. 벤치마크는 또한 이론 물리학이 포함하는 의미 있지만 유한한 샘플인 50개의 문제입니다. 이론 물리학에서 AI의 거의 완벽한 문제 해결은 연구 효율성과 정확성을 혁신할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 포스트 AI 에이전트는 DeepMind 지원 연구에서 미발표 물리학 문제 50개 중 49개를 해결했으며 Crypto Briefing에 처음 등장했습니다.