科學研究的核心在于嚴謹的推理過程，科學家不僅要掌握現有知識，更要具備提出假設、驗證假設并跨領域整合思維的能力。隨著人工智能技術的快速發展，如何系統評估AI模型在科學探索中的深度推理水平，已成為科技界關注的焦點。近期，科研團隊推出了一項名為FrontierScience的專項評估體系，專門針對物理、化學、生物等基礎學科設計，旨在量化AI模型在專家級科學推理任務中的表現。

在人工智能發展歷程中，多個里程碑事件引發關注。部分先進模型在國際數學奧林匹克競賽和信息學奧林匹克競賽中展現出接近人類頂尖選手的解題能力，更有GPT-5等系統被應用于真實科研場景。研究人員利用這些工具進行跨學科文獻檢索、復雜數學推導等工作，將原本需要數天甚至數周的研究周期壓縮至數小時，顯著提升了科研效率。這種技術賦能正在重塑傳統科研模式，但同時也暴露出AI在科學思維中的局限性。

FrontierScience評估體系包含兩大核心模塊：奧林匹克版聚焦于標準化科學競賽中的推理挑戰，研究版則模擬真實科研場景中的問題解決過程。該基準收錄了數百道經學科專家嚴格審核的難題，涵蓋從基礎理論推導到跨學科綜合應用的多維度測試。初步測試數據顯示，GPT-5.2在兩個模塊中均取得領先成績，其中奧林匹克模塊得分率達77%，研究模塊得分率為25%。這一結果既印證了AI在結構化推理任務中的優勢，也反映出其在開放式思維領域的不足。

當前AI輔助科研仍存在明顯邊界。盡管模型能夠高效處理文獻分析、數據計算等標準化環節，但在研究問題的定義、假設驗證方向等需要創造性思維的環節，仍需人類科研人員主導決策。這種"人機協作"模式既發揮了AI的計算優勢，又保留了人類科學家的判斷力。研究團隊表示，后續將通過持續優化評估維度、擴展學科覆蓋范圍等方式，推動FrontierScience成為衡量AI科學能力的權威標準，助力人工智能真正融入科學發現的全流程。

重點聚焦：

? 新推出的FrontierScience基準構建了科學推理能力的量化評估框架

? GPT-5.2在標準化測試中表現優異，但開放式思維仍需突破

? AI技術正在改變科研工作模式，人機協作成為主流趨勢