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从扩散模型到泊松流模型，生成式AI的物理基础是否有望大一统？

人工智能工具，特别是神经网络，对物理学家来说大有裨益。多年以来，这项技术助力研究人员重构加速器实验中的粒子轨迹、寻找新粒子的证据，以及探测引力波和系外行星。虽然AI工具对物理学家的帮助不言而喻，但麻省理工学院的物理学家Max Tegmark如今却提出了这样的问题：“物理学能回馈人工智能什么呢？”

Tegmark坚信，物理学家能对人工智能的科学理论（the science of AI）做出显著贡献，他也把这个目标定为自己的研究首要任务。Tegmark认为，物理学家可以通过用已经被深入理解的物理过程方程，替代神经网络中那些难以理解的“黑箱”算法，从而推进AI技术的发展。