이론물리 전문가 32명이 아직 발표하지 않은 연구 수준 문제 50개를 모아 AI 에이전트 다섯 종을 시험했다. GPT-6-Astra와 Codex 조합은 문헌 검색과 스크립트 실행을 허용한 조건에서 49문제를 맞혀 정답률 98%를 기록했고, 문제당 비용은 평균 2.33달러였다. 저자들은 에이전트가 세계 전문가 수준으로 계산을 해내지만, 좋은 문제를 고르는 일에는 아직 사람이 필요하다고 결론지었다.
V. 빌라시니와 미샤 P. 우즈가 Physical Review X에 발표한 논문이다. 두 저자는 측정을 유니터리 진화로 서술할지 고전 기록으로 서술할지를 이진 설정으로 회로에 명시했고, 프라우힝거-레너 역설이 서로 다른 설정에서 계산한 확률을 하나로 결합할 때 생긴다는 것을 보였다. 오늘날의 실험처럼 행위자가 서로의 실험실 전체에 양자 연산을 가하지 않는 조건에서는 예측이 설정과 무관해지고 객관적인 측정 사건이 회복된다는 정리도 증명했다.
이론물리학자 매슈 슈워츠는 Claude를 사람 과학자처럼 쓰려던 시도를 그만두고, 지금 모델의 능력에 맞는 문제를 Claude가 직접 찾게 했다. 그 과정에서 정확한 계산을 위한 오픈소스 하네스 BootLoops가 만들어졌고, 석 달 동안 18개 분야에서 원고 36편이 나왔다. Claude가 낸 결과는 대개 기술적으로 옳았지만, 과학적으로 의미 있는 결과가 되려면 분야 전문가가 연구 질문을 바꿔 주어야 했다.
베이징대 물리학부 연구진이 AI-Newton을 만들었다. 물리 지식을 전혀 주지 않은 상태에서 고전역학 실험 46종의 잡음 섞인 데이터만으로 일반 법칙을 찾는 시스템이다. 시스템은 시공간 좌표만 가지고 시작해 질량, 에너지 같은 개념을 스스로 정의했고, 뉴턴 제2법칙과 에너지 보존 법칙, 만유인력 법칙을 다시 찾아냈다.
벨라루스와 프랑스의 두 연구자가 Zenodo에 올린 프리프린트다. 주기율표의 원소 수가 86+86=172에서 끝난다는 주장을 대수적 수체와 지표 정리로 유도하고, 같은 틀로 빛의 반사와 질량과 중력까지 설명한다. 저자들은 맞춘 매개변수가 0개이고 수비학 위험이 p=0이라고 밝힌다.
벨라루스의 빅토르 로그비노비치가 Zenodo에 올린 단독 저자 프리프린트다. 클레이 수학연구소가 밀레니엄 문제로 내건 양-밀스 질량 간극 문제가 ℝ⁴에서는 모순을 품은 정식화라고 주장하고, 콤팩트 다양체 S⁴×T³에서는 간극이 자동으로 생긴다고 논증한다. 저자는 이 원고가 클레이 문제의 문자 그대로의 해법은 아니라고 밝히고, 판정을 위원회와 학계에 맡겼다.
정보물리학 연구소 블로그가 옵서버 패치 홀로그래피(OPH)를 소개했다. 열두 개의 포트를 가진 패치가 유한하게 이어진 그물에, 이웃과 어긋난 경계를 고치는 국소 이동 하나만 넣고 돌렸더니 3차원 공간과 시간의 방향, 보른 규칙, 아인슈타인 방정식, 표준모형 게이지군, 그리고 미세구조상수와 우주상수의 값이 출력으로 나왔다는 주장이다. 저자들은 아직 닫지 못한 다리 다섯 개도 함께 나열했다.
루프형 추론 모델의 초기 잠재 상태를 조금씩 옮겨 가며 수렴까지 걸린 루프 수를 지도로 칠하면, 어려운 문제일수록 그 지도가 프랙탈이 된다. 텍사스 오스틴 대학 연구진은 그 원인을 안장점 산란이 만드는 과도적 카오스로 설명하고, 추론이 느려지는 것이 문제 난이도에서 나오는 필연이라고 결론지었다.
Hugging Face가 공개한 멀티에이전트 프레임워크 physics-intern은 9개 전문 에이전트와 적대적 검토 루프로 이론물리학 벤치마크 CritPt에서 31.4%를 기록해 GPT 5.5 Pro(30.6%)를 넘어섰다 — 스케일 대신 비계(scaffolding)로 프론티어를 추월한 사례.