Transformer模型预测行星轨道精准却不懂物理，哈佛研究揭示AI基础模型核心缺陷

哈佛大学和麻省理工学院的研究团队发现，经过太阳系行星轨道数据训练的Transformer模型虽能精准预测行星轨迹，但缺乏对牛顿力学等物理规律的理解。实验表明，该模型依赖碎片化的启发式方法而非连贯的物理模型，无法推导出引力定律等核心物理概念。研究指出当前AI基础模型存在局限性，其预测能力未转化为对世界本质规律的认知，可能影响AI在物理相关领域的实际应用。