原文標題：《ChatGPT 大升級？它去考研能考上物理所嗎？》
3 月 15 日本應是小編勤勤懇懇搬磚的平凡一天，但小編剛睡醒就發(fā)現朋友圈被 ChatGPT 刷屏了：
新版 GPT-4 震撼發(fā)布！
大升級！強到爆炸！
這些字眼引起了我的興趣，于是小編迅速入 (ke) 手 (jin) 了 gpt-4，經過簡單體驗后，小編發(fā)現 Chatgpt 的思維深度確實比之前有了跨越式的提升，高中甚至大一大二的知識根本難不住它，于是小編準備對它進行進一步測試...
如果你還不太了解什么是 ChatGPT，可以先看一下我們先前的推送：有人說 ChatGPT 有物理學博士水平？我們的測試結果令人……
在上一篇推送中我們已經簡單測試了 ChatGPT 的物理水平，但結果并不盡如人意。它仍停留在對物理學一知半解的階段，很多知識點僅限于知道，稍微深入就開始顧左右而言他，邏輯思維能力有限，但那是之前的 gpt-3.5 版本。
根據官方的宣傳，新推出的 gpt-4 在各項考試中的成績遠超 gpt-3.5，在很多專業(yè)和學術上的表現達到了人類水平，甚至在 GRE (美國研究生入學考試) 的兩科中已經達到了頂尖大學生水準。
于是小編開始好奇：它能征服 GRE，能征服我們物理所的考研題嗎？
物理所的考研專業(yè)課是國科大自主命題。根據往年的情況，專業(yè)課單科分數 130 左右（滿分 150 分）才能有一定把握考上。
由于不同專業(yè)的考試要求不同，這里我們就以四大力學中最難的量子力學作為基準來考察一下新版 Chatgpt 的物理水平。至于為什么要選量子力學，因為普物對它已經構不成威脅，測不出它的能力上限，是時候讓 Chatgpt 見識一下真正的力量了！
溫馨提示：看不懂也不影響你直接拉到文末看結論。
01、量子力學第一題
第一問
第一題的三問都是量子力學基礎內容，屬于送分題，但從這個答案就可以看出 ChatGPT 是有量子力學功底的：能充分理解我給出的題目，思路清晰正確，加十分！
第二問
本題 Chatgpt 用的方法很奇怪。因為題目沒有給出束縛態(tài)的具體形式，也就沒有值得討論的對稱性，只能勉強給一點分。
實際上定態(tài)下力學量的期望值不隨時間改變，具體到位移就是 d<x>/dt=0，用海森堡運動方程可以導出 < p>=m*d<x>/dt=0，因此的動量期望為 0。
第三問
本題其實只需要將含時薛定諤方程的解代入定態(tài)方程，求出其對時間的導數為 0 就可以，Chatgpt 卻大費周章地去求含時薛定諤方程的解，實際上這個結論完全可以直接使用。
而且 Chatgpt 還差臨門一腳：證明對時間的導數為 0，不過影響不大。
第一題得分：22 分。
02、量子力學第二題
第一問
首先是本征態(tài)沒問題，但歸一化錯了。積分的結果應該用 delta 函數，否則對 1 進行全空間積分就是正無窮。但如果我們跟著 Chatgpt 的錯誤思路繼續(xù)做下去，就會看到最后一步化簡時 AI 給出了這樣的結果：
這個式子的值應當是 1/π。居然會出現這種低級錯誤，Chatgpt 你還是訓練的不夠??！
第二問
第二問用泰勒公式就扯遠了。本題兩個結論之間是厄米共軛的，只需證明其中之一。解題思路是在兩項中插入一個完備集，運算后積分即得結論。
第三問
第三問的過程乍一看還是很合理的，公式本身也沒錯，但 AI 卻套錯了公式導致結果錯誤。正確的公式如下：
第四問
第四問 Chatgpt 的思路沒錯，只需要將第三問結果平方就能得到結果，但第四問要用到第三問的結論，所以也跟著錯了，大概可以酌情給點思路分。
第二題得分：10 分。
03、量子力學第三題
第一問
來看看 Chatgpt 對角動量的理解。
看起來 Chatgpt 并不懂角動量，說了一堆廢話以后算出來一個 0，正確的解法應該把球坐標代入波函數，然后整理成球諧函數的形式算出角量子數 l=1。
如果總角動量為 0，第二問的結果直接就是 0，就不需要算了。
第二問
果然，Chatgpt 廢話了一大圈以后還是得出了 0，第一問總角動量算錯，第二問算分量肯定會算錯。
至于第三問，AI 廢話說到一半就報錯了，所以我就不上截圖了。
第三題得分：2 分。
04、量子力學第四題
第一問
第一問的解題思路是對的，然而 Chatgpt 一上來就把哈密頓量給寫錯了，少了泡利矩陣里的 1/2，因此最后的本征值里多了個 2，且結果沒有歸一化，但除此以外都是對的。
第二問
第二問是純粹的本征值計算問題，Chatgpt 的思路非常標準，前期計算也是正確的，但最后算行列式時直接把兩個 2c_0 給扔掉了，導致兩個能級結果錯誤。雖然沒能全對，能做到這一步已經很厲害了。
第四題得分：25 分
05、量子力學第五題
第一問
第一問是送分題，只要把定態(tài)的動量和位移的不確定度代入不確定性關系，由 a^2+b^2≥2ab 就可以導出最小值，Chatgpt 的思路雖然復雜了點，但也沒問題，然而它又又又又算錯了：
但我們稍加計算就能看出這里的化簡結果應當是：
第二問
第二問變分法，Chatgpt 一上來就把歸一化常數算錯了：
但人類也會犯這種低級錯誤
很明顯，這里 AI 把平方漏掉了，導致后續(xù)計算全部錯誤。不過 AI 給出的過程很標準，條理清晰，值得學習。
第三問
本題直接套升降算符的性質：a_- |0>=0，|1>=a_+ |0>，由第一個式子確定基態(tài)波函數，再用第二個式子算出第一激發(fā)態(tài)。AI 用的也是這個思路，但在下面這一步求導的時候算錯了。
第四問
題目已經給出了微擾的矩陣形式，直接算特征值就可以解決問題，但 Chatgpt 又把簡單的行列式算錯了，算出了 1*1=2 的驚天妙手：
正確的久期方程應該是-λ^3+λ=0，而不是其給出的-λ^3+2λ=0。由久期方程解出 0 和 ±1 三個特征值，因此在微擾下三重簡并消除，能級分裂成與特征值一一對應的三個。
第五題總分：18 分。
ChatGPT 總得分：77 分 / 150 分，距離 130 分的目標還有億點差距，建議第二年再戰(zhàn)哦！
此外，我還讓 Chatgpt 做了 2021 年的國科大量子力學考研題，它也拿到了約 80 分，而且如果能幫它稍微修正一下計算過程中的錯誤，就能達到約 100 分水平。毫不夸張地說，Chatgpt 的量子力學已經達到了物理系本科畢業(yè)生水平。
06、文獻總結
為了進一步測試 gpt-4 的學術能力，我又找了一篇文獻來測試 gpt-4 的文獻閱讀能力，下面是一段由其生成的文獻內容總結。
論文鏈接
Chatgpt 翻譯總結的錯誤較多，比如溫度的單位 mK 被翻譯成了毫克，也無法理解一些學術名詞，比如 1K 池（4He-1K-stage）被翻譯成了 1K 級，不認識卡皮查熱阻等，參考價值有限?？磥韺W術名詞翻譯即使對 AI 來說也不是一件容易的事。
但如果讓 Chatgpt 以英文輸出，則其總結文獻內容的能力十分強大，語言流暢邏輯清晰，不過仍會遺漏一些重要信息，所以還不能依賴 AI 來看文獻。
目前將論文輸入 Chatgpt 比較麻煩，很多時候不如直接看摘要，尚不能為我們閱讀文獻提供實質性的幫助。如果后續(xù)能根據圖片或者 pdf 直接給出主要內容，將是其能力的又一次飛躍。
07、新舊版本對比
最后我又對比了一下 gpt-3.5 和 gpt-4 的量子力學能力。面對一維諧振子問題，gpt-4 能完美解決，但 gpt-3.5 就不行。
不過，面對更復雜的場論中氫原子狄拉克方程與精細結構問題，即使是 gpt-4 也無能為力，只能在說了一堆廢話后報錯，看來場論的難度已經超過了它的能力上限。綜合來看，gpt-3.5 對量子力學僅有大概了解，但 gpt-4 對量子力學有著深入的了解，水平遠超 gpt-3.5。
總結
經過測試，gpt-4 對量子力學的理解相當深入。它解題的思路清晰準確，但計算能力較差。由于語言模型底層邏輯的限制，它在解題過程中總是犯低級計算錯誤，因此拿不到高分，也就考不上物理所。但我認為它的總分過國家線不成問題。
雖然 ChatGPT 很難考上物理所，但它的量子力學水平已經接近物理專業(yè)的本科畢業(yè)生（計算能力除外），令人不得不承認它的強大。不僅如此，從小學中學到本科的題目都可以讓 ChatGPT 來解，其不但能提供詳細的思路和過程，還能針對你提出的問題加以講解，善加運用完全可以成為學生的好幫手。
最后，歡迎大家報考中科院物理所哦！
注 1：ChatGPT 網頁端目前未開放圖片輸入，本文并非以圖片，而是以輸入符號文字的形式來向 ChatGPT 提問的。展示的題目圖片是為了方便讀者閱讀。
注 2：小編沒有考研經驗，給分比較隨意，本文不構成任何考研建議。
本文來自微信公眾號：中科院物理所 （ID：cas-iop），作者：黃水機
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