9月10日，在2026 Inclusion·外滩大会主论坛上，普林斯顿大学人工智能创新中心主任王梦迪表示，大模型虽掌握大量人类知识，但更倾向生成概率最高的答案，容易低估科学发现所需的少数情况和长尾信息。她与谢宇团队使用ChatGPT、Claude开展“模拟人生”实验，发现模型在婚龄、职业、性别等问题上高估常见情形。王梦迪指出，数学和编程具备形式化证明、编译器或测试等验证器，而基础科学实验的验证、复现和协作更复杂。其团队正建设量子材料自动化实验平台，将设备能力封装为API，并探索科研智能操作系统LabOS。她认为，连接假设、验证、追溯和复现的基础设施，是AI实现自主科学发现的关键。
