物理学家将随机热力学开放问题交给Claude，数天内被彻底解决

2026年8月，物理学家Gavin E. Crooks将一个随机热力学开放问题交给AI模型Claude，问题在几天内被彻底解决。Claude将此前所有局部结果统一为一个凸体（moment body）的投影，并给出完整的矩层级刻画，相关论文从摘要开始全部由Claude撰写。

Crooks是非平衡统计力学的奠基人之一，1998年至1999年在伯克利读研究生时提出了著名的Crooks涨落定理，将非平衡功与平衡自由能差精确联系起来，成为随机热力学的基石之一。他长期研究热力学、信息论与计算科学的交叉地带，曾获美国总统早期职业科学家与工程师奖，并于2019年当选美国物理学会会士。

这次被解决的问题围绕详细涨落定理（DFT）展开。在微观世界中，系统偶尔可以短暂地“逆着热力学第二定律走”，但逆行事件与正常事件的概率之比由熵产生精确控制，并按指数迅速变小。此前，Timpanaro等人2019年提出交换热力学不确定性关系，Salazar的工作持续挖掘DFT对偏度、尾概率、信息量的紧界，2023年的TUT将热力学不确定性关系从不等式提升为“定理”。这些结果一个接一个被发现，却始终缺少统一的几何图像。

Claude的核心洞察是：满足DFT的每一个分布都唯一对应一个“间隙分布”，统计量的联合可达区域因此是一个凸体。给定前n−1个矩，第n个矩只能取某个尖锐下界到正无穷，没有上界。此前已发表的每一个DFT界，都可以被恢复为这个统一凸区域的一个低维投影。这一理论还可推广到一般的双分布Crooks涨落定理。

这一进展被视作AI驱动科学研究的新案例。Claude并非仅仅被要求解释已有物理概念，而是被用于探索困难的理论问题、连接现有思想并搜索新的数学结构。有观点认为，AI正从解决人类已知如何解决的问题，转向帮助科学家探索尚不知道如何解决的问题，物理学正在进入属于自己的AI加速时代。