上海AI實驗室主導(dǎo)的科研團隊近日取得重大突破，開發(fā)出全球首個具備真實物理圖像理解能力的開源視覺語言模型P1-VL。該模型在國際物理奧林匹克競賽中斬獲12金1銀的優(yōu)異成績，標志著人工智能在多模態(tài)科學(xué)推理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)里程碑式進展。這項成果已發(fā)表于學(xué)術(shù)預(yù)印本平臺，論文編號arXiv:2602.09443v1。

傳統(tǒng)AI系統(tǒng)在處理物理問題時存在顯著局限，如同"文字盲人"難以解讀圖表、電路圖等視覺信息。研究團隊通過創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計，使P1-VL能夠像專業(yè)物理學(xué)家般觀察世界：當(dāng)面對香檳氣泡運動分析題時，模型可自動測量氣泡半徑、計算上升速度，并結(jié)合流體力學(xué)定律推導(dǎo)參數(shù)；處理電路問題時，能精準識別元件位置、解析拓撲結(jié)構(gòu)，并運用基爾霍夫定律進行運算。

訓(xùn)練體系采用獨特的"課程式強化學(xué)習(xí)"策略，將學(xué)習(xí)過程劃分為三個漸進階段。初期聚焦基礎(chǔ)力學(xué)計算，中期引入復(fù)雜電磁學(xué)問題，最終挑戰(zhàn)成功率低于50%的超難題型。這種動態(tài)調(diào)整機制使模型推理能力呈指數(shù)級提升，答案長度增加47%，顯示出深度思考特征。獎勵機制通過符號計算庫驗證數(shù)學(xué)正確性，結(jié)合語言模型評估邏輯合理性，形成雙重質(zhì)量把控。

模型架構(gòu)融合先進視覺編碼器與物理推理引擎，形成視覺-邏輯雙通道處理系統(tǒng)。視覺模塊負責(zé)提取物體形狀、運動軌跡等特征，語言模塊則整合文本信息構(gòu)建完整問題模型。特別開發(fā)的"序列級掩碼采樣"技術(shù)，有效解決了訓(xùn)練環(huán)境與實際應(yīng)用場景的數(shù)值偏差問題，使推理穩(wěn)定性提升32%。

在HiPhO基準測試中，P1-VL-235B-A22B模型以39.3分的平均成績超越Gemini-2.5-Pro等商業(yè)系統(tǒng)，其與PhysicsMinions智能助手的協(xié)同版本更以40.9分躍居全球第二。該系統(tǒng)通過視覺、邏輯、評審三工作室協(xié)作機制，實現(xiàn)98.7%的解題準確率，在泛美物理奧賽中創(chuàng)下66.5分的新紀錄。

跨學(xué)科測試展現(xiàn)驚人泛化能力，模型在生物、化學(xué)領(lǐng)域取得8.0分綜合提升，純文本任務(wù)表現(xiàn)優(yōu)于同類模型2.3分。這種能力遷移現(xiàn)象印證了研究團隊的假設(shè)：高強度物理訓(xùn)練可強化通用推理內(nèi)核。在EMMA-Mini多模態(tài)基準測試中，模型處理復(fù)雜圖表的能力提升達3.4分。

技術(shù)突破具有多重創(chuàng)新價值：多模態(tài)融合架構(gòu)為AI理解物理世界提供新范式；動態(tài)課程學(xué)習(xí)策略重塑模型訓(xùn)練方法論；混合驗證機制建立科學(xué)推理評估新標準。開源特性更推動全球科研社區(qū)參與迭代，目前已有37個研究機構(gòu)基于該平臺開展延伸研究。

實際應(yīng)用場景涵蓋科學(xué)教育、自動化實驗、工程分析等多個領(lǐng)域。教育版系統(tǒng)可自動生成解題思維鏈，將物理概念可視化；科研輔助工具能快速解析顯微圖像數(shù)據(jù)，識別潛在規(guī)律；工業(yè)檢測系統(tǒng)可實時分析設(shè)備振動圖譜，預(yù)測故障風(fēng)險。研究團隊正在開發(fā)輕量化版本，計劃年內(nèi)推出面向中學(xué)的智能教學(xué)平臺。

該成果引發(fā)學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注，麻省理工學(xué)院人工智能實驗室主任評價："這標志著AI從符號操作向物理世界建模的關(guān)鍵跨越。"目前，研究團隊正與CERN等機構(gòu)合作，探索將模型應(yīng)用于粒子對撞數(shù)據(jù)分析，相關(guān)技術(shù)已通過初步驗證測試。

對于普通用戶，基于P1-VL開發(fā)的智能解題應(yīng)用即將上線測試。該程序可處理包含圖表、公式的復(fù)雜問題，提供分步解答和知識點關(guān)聯(lián)分析。開發(fā)者表示，未來版本將增加實驗設(shè)計模擬功能，幫助學(xué)生直觀理解物理原理。