薛定谔的猫让大家知道了神秘的量子力学，但很多人依旧不明白 量子世界如何转变成我们日常熟悉的经典世界。这是一个严肃的科学问题，也是科学家们一个世纪以来一直在努力破解的谜题。
为了探讨这一问题，集智科学家、加州大学圣迭戈分校助理教授尤亦庄等学者，决定用人工智能帮助揭示这个量子世界的奥秘，并发表一篇论文，题目为： Observing Schrödinger’s Cat with Artificial Intelligence: Emergent Classicality from Information Bottleneck。
该篇论文的核心是，用从薛定谓猫量子态收集到的随机局部测量数据训练一个大语言模型，然后让大模型去理解量子叠加态也就是“薛定谔的猫”。研究人员希望通过考察这些语言模型是否能够“解读”出经典阴影数据中编码的量子相干性（量子力学的一个核心特征），而进一步解码薛定谔猫的量子本质。
人工智能作为实验对象之一，如何“观察”薛定谔的猫？人工智能真的能理解量子的本质？这项实验对探索量子世界有什么突破性意义？为了回答这些问题，小编决定请出大模型，带着大家一同深入学习一下这篇严肃但脑洞大开的科研论文。
本次测评共选择四家大模型产品，分别是谷歌的类ChatGPT应用Bard（现已升级到升级到 Gemini Pro版本）、月之暗面的智能助手产品Kimi Chat、借助ChatGPT开发的阅读科研文献插件txyz.ai、微软开发的AI聊天机器人Bing Chat(底层模型是GPT-4）。以下，Enjoy：
Bard
Bard虽然无法上传文档，但可以直接在线搜索论文，并给出简要分析和论文原址链接。
以下是关于“Observing Schrödinger’s Cat with Artificial Intelligence: Emergent Classicality from Information Bottleneck”这篇论文的信息：
论文摘要翻译：
量子-经典界限仍然是物理学中的一个基本谜团。在这篇论文中，我们提出了一种新的利用人工智能观察薛定谔猫来研究这一界限的方法。我们在从猫的量子态收集的随机局部测量数据上训练了一个生成语言模型。该模型能够从数据中捕捉到猫的古典现实，尽管系统的本质是量子的。这表明古典现实是由代理有限的信息处理能力所施加的信息瓶颈产生的。
论文主要结论：
该研究提出了一种利用人工智能观察薛定谔猫来研究量子-经典界限的新方法。
该研究表明，古典现实是由代理有限的信息处理能力所施加的信息瓶颈产生的。
该研究为理解量子-经典界限的本质提供了新的见解。
论文评价：
这篇论文提出了一种新颖的方法来研究量子-经典界限。该方法利用人工智能来观察薛定谔猫，并发现古典现实是由代理有限的信息处理能力所施加的信息瓶颈产生的。该研究为理解量子-经典界限的本质提供了新的见解。
该研究存在的一些局限性包括：
该研究仅使用了随机局部测量数据来训练人工智能模型。
该研究使用的是经典人工智能模型，而不是量子人工智能模型。
该研究仅是在一个思想实验中进行的，其结果是否适用于现实世界系统仍有待进一步研究。
尽管存在这些局限性，但该研究仍然是量子-经典界限研究领域的一个重要进展。
看了这一大段，我们还是很难理解这篇论文到底想做什么？那我们把问题交给Bard。
问题一：用简单的一句话概括该篇论文的实验内容。
问题二：该论文采用了哪些实验方法?（该问题可以了解实验过程，即如何用AI大模型观测薛定谔的猫)。
实验过程中，试验人员发现了三个不同的状态，并从中分别选取了三个模型Atlas、Boreas 和 Cygnus。这三个模型有什么区别呢？紧接着，我们问了第三个问题：这三款模型分别对猫的状态作何反应？
在这之后，研究人员还会看AI在N值和β值不同设定下的表现。
问题四:在论文中，实验人员改变系统规模N，让AI去学习不同规模的叠加态系统，发生了什么变化?
紧接着，我们问了第五个问题：这篇论文最终得出了什么结论？
问题六：这一结论对于人类认识量子世界有什么启示意义？
Kimi Chat
Kimi Chat可以直接上传英文原文文档，并直接用中文整理文档内容。
问题一：用简单的一句话概括该篇论文的实验内容。
问题二：该论文采用了哪些实验方法?
问题三：实验中选取了哪三款大模型，分别对猫的状态作何反应？
问题四：实验过程中，研究人员改变系统规模N，让AI去学习不同规模的叠加态系统，发生了什么变化？
问题五：这篇论文的结论是什么？
问题六：这一结论对于人类认识量子世界有什么启示意义？
TXYZ
在TXYZ上传英文文档后，同样简要分析了论文内容。
问题一：用简单的一句话概括该篇论文的实验内容
问题二：该论文采用了哪些实验方法？
问题三：实验中选取了哪三款大模型，分别对猫的状态作何反应？
当想进一步了解图表信息时，TXYZ未能给出回复。于是，我们换了一个问题：请描述刚刚提到的图中信息。
TXYZ给出了以下回答：
问题四：实验过程中，研究人员改变系统规模N，让AI去学习不同规模的叠加态系统，请展开讲述具体实验过程和结果。
问题五：该论文最终得出了什么结论？
问题六：这一结论对于人类认识量子世界有什么启示意义？
Bing Chat
GPT-4读文章需要使用插件，而Bing Chat可以直接搜索，并直接输出论文解析。
问题一：用简单的一句话概括该篇论文的实验内容。
问题二：该论文采用了哪些实验方法？
问题三：实验中选取了哪三款大模型，分别对猫的状态作何反应？
无论是中英文提问，Bing都没找到Atlas、Boreas 和 Cygnus。为了进一步解析，我们上传了一张包含Atlas、Boreas 和 Cygnus的图片，并要求阐述图表含义。
问题四：结合论文，说明一下图片中绿色、橙色、蓝色分别代表的含义，并详细说明一下表达的含义和作者对应的观点是什么？
得到的回答是：
Bing依旧没有提及Atlas、Boreas 和 Cygnus，但能分析了图片信息。
问题五：研究人员改变系统规模N，让AI去学习不同规模的叠加态系统，请展开讲述具体实验过程和结果。
问题六：该论文最终得出了什么结论？
问题七：这一结论对于人类认识量子世界有什么启示意义？
结语
在科学界，量子世界如何转变为我们日常熟悉的经典世界，一直是一个值得挖掘的谜团。该篇论文的核心目的想必大家也大概清楚，即是借助生成型语言模型的力量来模拟量子态的“经典阴影”，进而解码薛定谔猫的量子本质。
实验发现，Atlas、Boreas、Cygnus等三款大模型因信息瓶颈强度和量子系统规模不同，而有着不同表现——
Atlas：这个模型具有较高的信息处理能力，能够捕获量子相干性并理解全部的量子现实；随着量子系统的尺寸增加，Boreas能够理解猫的经典现实（即猫要么活着，要么死去），但无法识别量子相干性；Cygnus理解能力最差，也无法正确预测猫的生死，更是不能理解量子相干性。
实验最后，这项研究揭示了我们对宇宙的量子本质的认知或许会受到我们处理经典信息的能力的限制。我们不妨大胆猜测下，人类自己对量子世界的认知存在不足，有可能是因为世界以经典的方式呈现，而我们人类主观上在信息处理能力方面的不足。所谓我们头脑中的经典世界，只是真实世界的粗糙轮廓。
对于这个大胆猜测，我们试着求证了各家大模型，看看他们如何回复？
Bard:
Kimi Chat：
TXYZ：
Bing：
不得不承认，这篇脑洞大开的论文确实让我们看到了AI更多可能性。这一次，模仿人类写文章和聊天的人工智能成为研究对象之一，帮助科研人员探索量子世界，同时也让我们从另一个独特视角观察到量子世界与我们熟悉的经典世界有何不同。接下来，AI将渗入人们的日常生活，如何调教可能成为未来人类的重要课题。你准备好了吗？
我们也在持续关注大语言模型的最新进展，并会不断挖掘大模型的新玩法。如果您有想要测评的大模型，或者想要深入解读的论文，欢迎大家在后台留言交流！
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