9月10日，据报道，OpenAI 与 MIT 量子工程系统组（EQuS）联合发布报告《案例研究：超导量子比特的智能体校准》，证实 GPT-5.6 Sol 搭载 Codex 智能体框架后，能通过 API 直连实验室硬件控制系统，端到端自主运行量子计算实验。测试对象是一块从未被测量过、参数完全未知的 6 超导量子比特新芯片，其中包括4 个固定频率 和2 个可调频率，从硬件控制软件、微波信号源到数据采集卡全部向 AI 开放。
AI 跑通了完整物理闭环：自主推断首轮测量的微波脉冲频率/功率/宽度；调用控制软件向稀释制冷机深处的芯片发射脉冲序列；对返回的微弱量子态反射信号做数字化清洗、拟合与傅里叶变换；根据结果动态调整下一轮信号完美则提取共振频率入库，数据异常则当场调整测量边界重开一轮。最终针对固定频率比特的 40 项繁杂测量，AI 绝大部分完全自主搞定，人类研究员仅干预 4 次。其思维链已能做物理归因：「拟合残差偏大可能是解调相位参考基准漂移导致 I/Q 分量混合……需先做相位解缠绕，若残差未降至阈值以下则将微波失谐量增加 5MHz 重新扫描」。
边界同样诚实：低信噪比边缘区域 AI 需反复试探、耗时指数上升，遇到不可预知的反常物理现象会误判，仍需资深研究者介入。但意义在于把量子物理学家用70% 青春耗在调参这种重复性劳动的局面打破，以“周”为单位的科研迭代周期被压缩到小时甚至分钟级。这也标志着 AI for Science 从数据辅助跃升为自动化科研。大模型直接调度真实实验硬件，虚拟与物理世界的那层结界被撬开了。
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