人工智能領域近期迎來重大突破，Gemini 3系列模型在數學與物理兩大核心學科基準測試中連續登頂，引發全球科研界高度關注。該模型不僅在傳統測評中展現碾壓優勢，更在實際科研場景中協助頂尖學者攻克難題，標志著AI開始深度參與基礎科學研究。
在數學領域，由Epoch AI聯合全球五十余位職業數學家打造的FrontierMath基準測試中，Gemini 3 Pro以顯著優勢刷新紀錄。該測試包含350道原創難題，其中50道屬于數學前沿研究級問題，涵蓋數論、代數幾何等十二個分支。測試要求模型提交Python函數進行自動化驗證，確保結果客觀可重復。Gemini 3 Pro在四個難度層級中分別取得38%和19%的準確率，其綜合指數達154分，超越此前GPT-5.1保持的151分紀錄。
更令人矚目的是該模型在實戰中的表現。菲爾茲獎得主陶哲軒公開披露，其團隊在研究埃爾德什難題時，將一個關鍵同余恒等式證明任務交給Gemini DeepThink模式。該模型僅用十分鐘便完成核心論證，后續人類學者耗時數小時完成形式化驗證。這一案例顯示，頂級數學家已開始將AI作為重要協作工具，將重復性推導工作交由機器處理，人類則專注于核心思路構建。
物理領域同樣傳來捷報。在全新發布的CritPt基準測試中，Gemini 3 Pro以9.1分的成績領跑。這項由三十余家科研機構聯合開發的測試，包含凝聚態物理、量子力學等十一個分支的未公開研究級問題。每道題目均要求模型完成從建模到推導的全流程研究，答案需通過自動化嚴格判分。測試設計者透露，當前最高分仍與理論滿分存在差距，反映出前沿科學研究對AI的更高要求。
兩項測試的排行榜顯示，Gemini與GPT系列形成雙雄爭霸格局。數學基準測試中，領先模型全部來自這兩個系列；物理測試中，二者同樣占據前兩位。這種競爭態勢推動AI技術加速向科研場景滲透，測試設計者指出，未來將增加更多跨學科綜合難題，考察模型處理復雜研究問題的能力。
科研人員開始重新審視人機協作模式。陶哲軒在社交媒體發文稱，AI已從"計算工具"升級為"研究伙伴"，這種轉變將重塑數學研究范式。物理學家則關注AI在理論推導中的可靠性，阿貢國家實驗室研究員表示，CritPt測試證明AI已能處理真實研究問題，但如何解釋模型決策過程仍是關鍵挑戰。
相關技術文檔顯示，Gemini 3系列通過強化代碼生成與邏輯推理能力實現突破。在數學測試中，模型展現出的符號處理能力接近專業研究生水平；物理測試中則表現出跨領域知識遷移能力。開發者透露，下一階段將重點提升模型對模糊問題的理解能力，使其更適應開放型科研場景。
學術界對這一進展反應熱烈。多位諾貝爾獎得主在學術論壇展開討論，認為AI正在突破"輔助工具"的定位，開始參與知識創造過程。也有學者警告，需建立新的學術規范，明確人機協作中的成果歸屬問題。隨著更多科研機構開放測試數據集，這場AI科研革命正進入深水區。
