北京
無論是機器人、自動駕駛，還是具身智能體，它們都需要在現實世界中做出符合物理定律的正確決策。這背后的核心能力，即為“物理推理”。
如今，上海 AI Lab 團隊在實現通用物理智能的道路上取得了關鍵里程碑——P1-235B-A22B 成為首個在國際物理奧林匹克競賽（IPhO 2025）中達到金牌水平的開源模型，并在 2024/2025 年度的 13 場國際及區域性物理競賽中斬獲 12 枚金牌。
更重要的是，當進一步結合智能體框架 PhysicsMinions 后，P1-235B-A22B 超過了 Gemini-2.5-Pro、GPT-5 等閉源模型，在 IPhO 2025 中綜合排名第一。
據官方博客介紹，P1 系列模型獲得國際物理奧林匹克競賽金牌，核心在于其“強化學習 + 多智能體協同進化”的訓練體系。
1?? 以高質量的奧賽級題庫為基礎，通過多階段強化學習不斷強化模型的推理能力，涉及兩項關鍵策略：
-逐步擴展上下文窗口：讓模型能處理更長的推理鏈，解決復雜題時減少信息截斷帶來的錯誤；
-通過率過濾機制：在訓練數據中篩除過難或過易題目，使學習曲線平穩、效率更高。
這一過程讓 P1 模型實現了在基座語言模型的基礎上長期、持續的性能提升。
2?? PhysicsMinions 多智能體系統旨在突破單模型的上限，讓不同模塊分工協作、相互校正。主要涉及以下兩個模塊：
-邏輯模塊：生成初始解決方案，并通過自我改進和自我反思逐步改進解答。
-審核模塊：執行雙階段驗證：物理驗證器檢查物理一致性（比如常數、單位），而通用驗證器檢查邏輯、推理和計算。
通過這種協同進化協作，PhysicsMinions 能夠持續提升復雜物理問題的推理質量和魯棒性。
此外，除了物理領域，P1 系列模型在數學、編程等其他推理任務上也同樣展現出色，凸顯了 P1 系列模型的強大泛化能力。
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