AI在数学领域的显著进展尚未消化，便已迅速向物理和经济学扩展。Neil Thompson的研究表明，先进的AI模型在解决理论科学问题方面的能力正在加速提升，这一切在数学突破之后发生。数学被视为入口，AI在此证明了可以处理抽象的推理和符号的演绎，曾被认为是人类智慧的专属领域。然而，数学并非终点，而是一道门槛，迈过去后，物理和经济学成为了随之而来的重点关注领域。
从数学延伸到物理和经济学，Neil Thompson的研究跟踪了前沿模型在理论科学问题上的应用。物理与经济学被共同研究，因为这两个学科都依赖严密的逻辑和形式化推理，而这些恰恰是AI在数学训练中磨练出来的能力。换句话说，AI在数学中获得的“解题能力”正被直接应用到其他学科。物理中的理论推导与经济学的模型分析本质上属于同类思维活动，因此模型无需从头学习新知识，而是将已有的推理能力迁移到这些领域。
重要的是，这里所讨论的是“理论”科学问题，而非实验操作或数据采集。理论问题具备明确的边界和可验证的解，因此极其适合AI进行练习和评估。Neil Thompson的研究不仅局限于数学，而是扩展到物理与经济学，这一扩展表明，AI的能力评估正在从单一学科转向跨学科的理论推理。当数学被征服后，物理与经济学的理论问题正成为新的评量标准。前沿模型在这一新赛道上的进展依然迅速。 千亿体育
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