Physics for AI 总纲领
本文系统梳理了物理对机器学习79个开放问题的贡献，按定题、构造块、学习、实验四块逐一分析。作者提出物理介入ML的三条路径：分析方法、模型来源、科研制度，并指出现有综述缺乏按具体问题组织的映射。文中详细评估了每条问题物理能否解决，标注为能、部分或不能，并给出对应的物理方向。最终统计显示，物理在构造块（模型来源）贡献最大，在定题块（语义与目标）几乎无能为力。文章强调物理的价值在于提供分析工具、模型灵感和科研规范，而非万能解药。
全部文档 / 作者: snowboat / 标签: 人工智能
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什么是信息论？它和AI是什么关系？
文章深入浅出地讲解了信息论的起源、核心概念及其与人工智能的关系。内容涵盖香农在1948年奠定的信息论基础（如熵、比特、信道容量定理），回顾了奈奎斯特、哈特利及玻尔兹曼等前人的贡献，并探讨了交叉熵、KL散度等概念如何成为衡量AI模型误差的关键工具。文章指出，尽管信息论为AI提供了度量语言，但在解释智能本质上仍有局限。
人工智能的工程全景（下）：Agent 全解
本文是《人工智能的工程全景》系列的下篇，深入探讨了2025-2026年AI行业的竞争焦点——Agent工程层。文章从Agent定义的演变出发，区分了Workflow与Agent的本质差异，解析了ReAct架构与关键能力清单。重点介绍了Function Calling的工业化起点、MCP协议带来的工具调用标准化，以及Context Engineering与Harness Engineering在Agent系统构建中的核心地位。
什么是具身智能？它跟 AI 的关系是什么？
文章深入解析了具身智能的定义、历史渊源及发展现状。作者区分了具身智能与传统机器人，指出其核心在于感知-行动闭环与物理世界的实时交互。文章回顾了从符号主义、行为主义到深度学习、Transformer时代的技术演进，分析了VLA模型如何继承大模型能力来突破泛化难题，探讨其与AI的本质关系及未来前景。
什么是控制论？控制论是AI的上辈子吗？
文章深入探讨了控制论的起源、发展及其与人工智能的深厚渊源。作者指出，AI中的梯度下降和强化学习本质上是控制论中“负反馈”与“修正差距”思想的延续。从Wiener在二战期间对防空火炮的研究，到Macy会议的跨学科讨论，控制论曾试图用统一数学解释机器、生物和社会。随着符号AI的兴起，控制论作为独立学科逐渐消失，但其核心思想已融入现代AI的底层逻辑之中。
廉颇老矣，尚能饭否：现代数学史（下）
本文回顾了1970年代之后现代数学的发展历程。随着物理学进展放缓，数学失去了最大的外部“客户”，导致代数几何、朗兰兹纲领等结构化数学分支陷入内循环和高塔化。与此同时，计算机科学与AI的崛起为数理逻辑和形式化证明带来了新的机遇。文章探讨了在基础物理停滞和计算机加速的背景下，纯数学界面临的“象牙塔”困境及AI是否会成为新的推动力。