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人工智能正以前所未有的速度改变世界，但其背后的核心机制，远不止于复杂的算法和算力堆叠。本文从神经科学先驱约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）的研究出发，追溯深度学习的发展脉络，揭示一个令人意想不到的事实：许多现代AI模型的理论基础，源自上世纪物理学家研究磁性材料时提出的“自旋玻璃”模型。
有博主利用一款名为 Higgsfield 的 AI 视频生成工具，一比一复刻了这些镜头，效果不说一模一样，只能说是毫无区别。据博主介绍，只需上传一张歌手的图像，选择 Higgsfield AI 的「Mouth In」（嘴部特写）镜头运动功能，几分钟内就能生成上面这个专业级镜头。
据 The Information 报道，Field AI 是一家成立两年的初创公司，专注于开发人工智能模型以驱动机器人，正在洽谈以 20 亿美元的估值筹集数亿美元资金。这将使该初创公司的估值比去年夏天翻四倍，当时包括 Nvidia 在内的投资者将其估值为 5 亿美元。
2024年12月8日，诺贝尔物理学奖首次授予了人工智能领域的科学家，John Hopfield和Geoffrey Hinton因其在神经网络领域的开创性贡献获此殊荣。在瑞典斯德哥尔摩的颁奖典礼上，被称为"人工智能之父"的Hinton讲述了一个引人深思的话题：人工智能如何逐渐学会理解人类。
2024年诺贝尔物理学奖和诺贝尔化学奖于10月揭晓，获奖者分别为美国科学家约翰·J·霍普菲尔德（John J.Hopfield）与英国科学家杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E.Hinton），以及美国生物化学家大卫·贝克（David Baker）和谷歌旗下DeepMind公司AI科学家德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper）。
今年诺贝尔奖颁给AI，是诺奖委员会感到压力的结果，需要承认深度学习的影响。 但物理奖颁给Hinton和Hopefield，获奖成果玻尔兹曼机和Hopefield网络现在完全无用。
今年的诺贝尔物理学奖颁给了两位享誉盛名的 AI 研究者 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，这确实让很多人感到意外。
诺贝尔物理学奖公布第二天，争议依然未平息。诺奖官号都被愤怒的网友冲了：AI不是物理学！Hopfield网络和反向传播算法究竟与物理学有何关系？这要从Hinton和Ilya 12年前的那件事说起。
2024年诺贝尔物理学奖揭晓，今年颁给了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和图灵奖得主、AI教父杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的基础发现和发明。
自 2020 年神经辐射场 (Neural Radiance Field, NeRF) 提出以来，将隐式表达推上了一个新的高度。作为当前最前沿的技术之一