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。
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