多 Agent 协作：AgentTeams的一些分析和看法
本文从熵的视角分析多 Agent 协作的效率问题，指出加 Agent 会增加系统熵，而收敛需靠外部做功。文章对比了不同通信拓扑，揭示了 Teams 模式适合发散但不适合收敛的本质，并提出了通过正交维度任务拆分和人工介入来解决收敛难题的实操建议。
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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。
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。