麻省理工学院和巴塞尔大学的研究人员开发了一种新型机器学习技术，利用生成性人工智能自动分类物理系统的相变。这种方法比传统手动技术更高效，能够在缺乏大量标记数据的情况下，帮助科学家研究新材料的热力学特性和量子系统的纠缠现象，推动新物质相的科学发现。