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。
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