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ICTP 已宣布 2026 年 Dirac 奖章获奖者，以表彰他们在统计力学及其在包括人工智能在内的领域的应用方面的开创性贡献。
本文介绍了StatMechBench-v0，一个用于评估基于LLM的AI智能体能否从原始配分函数中发现统计力学映射到可处理表示的基准。结果表明，智能体常常能通过数值检查，但会错误识别底层结构，这凸显了当前LLM推理的局限性以及对更丰富验证方式的需求。
这篇推文探讨了统计力学与人工智能之间的关系，并引用了一篇论文，该论文提出了机器学习系统的热力学理论，引入了温度、熵和能量等概念，将训练过程视为相变。
本文探讨了物理学在人工智能中的四层作用，从底层计算骨架到方法论层，认为物理学的方法论正从自然界迁移到AI领域。