四川
哈喽，大家好，小戎这篇内容，主要来分析北大团队新发现：AI生成竟遵循物理定律，像水往低处流般向着优解“流动”。
现在的AI智能体是真的顶，复杂难题咔咔解，但说白了，咱们之前都在“瞎猫碰死耗子”——知道它好用，却不知道它脑子里的“CPU”是咋转的，就像你室友每次考试都高分，问他技巧只说“凭感觉”，急人不？
简单说，大佬们蹲在AI旁边“数脚印”：记录它从一个回答状态（比如“1+1等于？”的草稿）跳到另一个状态（“等于2”的结论）的概率。
结果惊了——这些跳转居然满足“细致平衡”，这可是热力学里平衡系统的专属特征！
这话翻译成人话就是：AI做题根本不是死记硬背规则，而是自带“物理本能”，像水往低处流、苹果往地上掉一样自然，它的脑子里好像有张“答案地形图”，错误答案是山顶，正确答案是谷底，它每一次推理，都是顺着地势往谷底滑，这背后就是“最小作用量原理”在推它。
之前咱们总说AI是“炼丹”，调参全靠蒙，现在好了，北大大佬把它变成了“物理题”——能用量化指标给AI画“性格画像”：Claude-4是急于交卷的优等生，唰地一下就扎进一个答案里，有点轴；GPT-5Nano则是“探险型学渣”，收敛慢但爱逛，说不定能找到更优解。
这背后的逻辑其实不复杂，AI的每一次回答跳转，都像游戏里的角色移动，状态就是它的位置。
北大团队假设存在一个“势能函数”，给每个状态打分——答案越好，势能越低，AI的目标，就是用最小的“力气”（作用量）滑到势能谷底。
最牛的是，这个规律跟AI的模型架构、提示词模板都没关系，是个“通用物理定律”，以后咱们不用瞎试参数了，直接用物理指标就能预测AI的行为：想让它稳准狠？就找势能谷深的模型；想让它多探索？就挑爱“爬山”的类型。
只能说，大佬们把AI研究从“玄学”拉回了“科学”，以后谁再问AI为啥这么聪明，你就告诉他：别问，问就是“水往低处流”的物理本能。
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