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2026年3月哈佛大学Schwartz教授公布最新实验成果，其采用对标人类研究生培养的导师制模式，仅用两周就将Anthropic旗下大语言模型Claude培养至物理专业研二研究员水平。实验期间双方累计完成270次深度对话、消耗3600万tokens，Claude经110次草稿迭代输出符合学术规范的专业科研产出，标志着大模型正式具备深度参与前沿科研的能力。
近年大模型在学术科研领域的应用始终停留在文献整理、数据演算等辅助环节，其独立开展系统性研究的能力一直是行业争议的焦点，而哈佛大学最新公布的一项实验结果，彻底刷新了外界对大模型科研潜力的认知。
在这场为期14天的训练中，Schwartz教授完全参照物理系研究生的培养逻辑设计教学方案，Claude的成长轨迹也与人类学生高度重合。面对复杂的前沿物理课题，Claude首先展现出成熟的任务拆解能力：它主动联动GPT-5.2、Gemini3.0等其他大模型交叉验证思路，最终将原本庞杂的研究课题拆解为102个可落地的细碎任务，覆盖文献调研、公式推演、结论验证等全科研流程。
整个训练周期内，Schwartz教授与Claude累计完成270次深度对话，总消耗token量达到3600万，相当于给Claude投喂了近百本物理专业专著与顶刊论文的知识量。经过110次草稿迭代后，Claude最终独立完成了符合物理系研二学术标准的科研成果，其逻辑严谨性、结论创新性都通过了物理系匿名评审的验证。
此前大模型在科研场景的定位始终是“知识检索工具”，仅能承担文献整理、数据计算等边缘性辅助工作，无法独立开展系统性研究。而此次Claude达到物理专业研二水平，意味着大模型已经跨过了科研入门的门槛：普通研二学生已经完成了全部专业基础课学习，能够独立承担细分方向的子课题研究，产出符合学术规范的阶段性成果。
Schwartz教授在公开分享中表示，这项实验的核心价值并非训练出一个“AI物理学家”，而是验证了成熟的人类培养体系可以迁移到大模型训练场景中，大幅降低大模型适配细分专业领域的成本，为后续各学科的专业AI模型训练提供了可复制的路径。
目前已有多个高校的理工科课题组公开表示，将参照Schwartz教授的训练方案，搭建适配自身研究方向的专属AI科研助手。按照现有训练成本测算，培养一个专业领域达到研究生水平的AI助手，仅需要传统人类研究生培养成本的1%，训练周期更是从2-3年压缩到2周以内。
不过行业人士也提醒，目前该训练方案仅在基础物理领域完成验证，在需要大量实验数据、跨学科交叉的生物、材料等领域的适配性还有待验证，同时AI产出成果的知识产权归属、原创性认定等规则也有待进一步明确。
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