七月，诺贝尔物理学奖得主乔治·帕里西与意大利物理学家弗朗西斯科·赞波尼在《统计力学：理论与实验》发表论文。文中明确指出，困扰复杂系统统计物理领域十二年的阻塞临界指数等式证明，系通过与人工智能大模型Claude的四十轮深度对话完成。该研究最终证实了关键参数a与b之和恒等于一的猜想。 此次合作起初仅为技术验证，旨在测试模型处理数值计算的能力。随着AI逐步复现历史数据，研究方向自然转向理论证明。在交互过程中，Claude凭借无认知包袱的系统性搜索能力，提出逆向推导构造辅助函数的突破路径，而学者则负责设定问题框架、规避已知死胡同并进行严格的数学校验。该过程实现了算力搜索与人类领域直觉的高效互补。 帕里西坦言，其学术态度已从早期质疑AI的警惕论，转向肯定其辅助价值。但他强调，人工智能可大幅加速科研进程，却无法代劳底层逻辑的锤炼。研究者若跳过与复杂方程长期博弈的笨功夫，将丧失判断模型失误与引导推导方向的必要能力。该成果不仅攻克了陈旧难题，更为智能时代的人机协作提供了关键警示：工具迭代再快，独立思考与扎实功底仍是不可替代的核心竞争力。