人工智能正以前所未有的速度改变世界，但其背后的核心机制，远不止于复杂的算法和算力堆叠。本文从神经科学先驱约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）的研究出发，追溯深度学习的发展脉络，揭示一个令人意想不到的事实：许多现代AI模型的理论基础，源自上世纪物理学家研究磁性材料时提出的“自旋玻璃”模型。
在基本物理任务上，前沿AI模型仍会失败！ML研究院的测试案例显示白领将被Ai替代，而制造业等蓝领工作不受影响。未来已来，只是分布得不均匀。
AI设计新型引力波探测工具，推动物理学突破，宇宙观测扩大50倍。
MIT物理学大牛Max Tegmark团队，再出重磅力作。他们发现：AI能够在没有任何先验知识的情况下，完全独立地提出哈密顿物理量，或拉格朗日方程式。仅仅通过尝试解释数据，AI就自己收敛到了这些物理原则，发现了宇宙间的奥秘！
又一专业领域成功引入AI工程师！
硅星人独家获悉，2025年3月20日，物理人工智能领域创业公司松应科技完成天使轮融资，本轮领投机构为中科创星，上海天使会、接力天使、奇绩创坛跟投。关于本轮融资目的，硅星人了解到，松应科技作为快速兴起的物理AI领域初创公司，本次融资资金主要用于产品研发，扩充团队和开发者生态构建。
AI视频生成这就过时了吗？ 刚刚，最先进的生成式物理引擎Genesis发布，一句话就可以生成完整精确的模拟物理世界。
原来物理还能这么学。
这些研究如何影响我们？
诺贝尔物理学奖公布第二天，争议依然未平息。诺奖官号都被愤怒的网友冲了：AI不是物理学！Hopfield网络和反向传播算法究竟与物理学有何关系？这要从Hinton和Ilya 12年前的那件事说起。
