穷人福音！MIT研究：不用堆显卡，抄顶级模型作业就成

背景：当前AI for Science领域存在多种模型架构和数据模态，它们在不同赛道上竞争预测准确性，引发了对AI是“找规律”还是真正理解物理真相的质疑。研究目的：MIT研究通过分析59个不同“出身”的模型，探究它们在理解物质时，其隐藏层表达是否趋同，以验证高性能模型是否在靠近客观真理。结论：研究发现，当模型性能足够强大时，无论其架构或数据模态如何，它们对物质（甚至跨模态如“猫”的概念）的内部表征会高度对齐，趋向同一个“终极地图”。这表明AI在挖掘唯一的客观底层逻辑。基于此，研究提出无需盲目堆砌算力从头训练大模型，而可通过“模型蒸馏”将大模型的知识迁移到轻量级模型上，实现“算力自由”下的创新。