从邓煜2026年菲尔兹奖的数学工作看人工智能
文章通过分析2026年菲尔兹奖得主邓煜关于硬球动力学与玻尔兹曼方程的数学工作，探讨了人工智能的数学本质。文章指出，AI的核心能力在于在没有已知全局方程的情况下进行可学习数值计算，并强调AI的宏观能力源于局部数学结构的长期演化与闭合，而非单纯规模扩张。
技术 / 人工智能
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你不知道的具身智能：从小机器狗到 Optimus
本文记录了作者组装一台小机器狗的实践过程，并以此引出对具身智能技术栈的深度剖析。文章涵盖了从硬件选型（STM32, ESP32）到空间感知（SLAM, 3D表示），再到动作控制模型（VLA, RT系列）的演进，最后重点分析了 Tesla Optimus 在工程制造、时空分层与能耗上的技术难点。
当物理遇上AI：深度学习里的物理元素（上）
文章探讨了物理学与人工智能（特别是深度学习）之间的深刻联系。作者指出，神经网络本质上是一个类似于物理学中的“多体系统”，因此统计力学的语言天然适用于描述AI。文章详细拆解了能量最小化、Softmax（玻尔兹曼分布）、交叉熵（信息熵）、VAE（自由能）以及最大熵原理等核心AI概念背后的物理学渊源，揭示了从蒸汽机到神经网络的知识传承。
人形机器人技术路线优缺点比较及演变
文章深度解析了人形机器人的三大技术路线（电驱动、液压、气动），指出2026年电驱动已成为主流。重点拆解了电驱一体化的核心零部件，包括无框力矩电机、行星滚柱丝杠等，并阐述了高度集成化与新材料应用的未来趋势。