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有一个学术研究向的冷知识,数学跟物理在思维方式上有着天差地别的不同。其中最大的区别就是严谨性。
数学是需要绝对严谨的,在研究跟推导过程中,要求推论必须绝对正确,任何一点小瑕疵,推导出的结构都可能导致整个定理的论证过程不被认可。
物理学则是不严谨的,因为其思维过程跟数学研究完全不同。
以牛顿为例,看到苹果掉下来,这是现象,然后发现任何东西,都会往下掉,这是尝试总结出一些规律。然后根据观察到规律,就可以大胆假设了,比如不管我看没看到,总之地球上所有东西在不受其他力干扰的情况下,都会落到地面。
当有了这个假设的时候,就需要找一套数学工具,来描述跟解释这一假设。这种数学工具可以是自创,当然也可以是借用数学家的研究成果。
值得一提的是,在物理学家推导的这一过程中,一般不可能太过严谨。毕竟用数学描述现实世界,本身就需要大量的假设。在这些假设之下,会推导出更多的结论,也让理论越来越完善。
直到这一步,要正式开始建立理论体系的时候,物理研究才开始严谨起来。因为这一步往往需要数学家来完善出一整套数学工具,来将猜想、假设,证明成定理。
不管是万有引力定律,以及之后的牛顿三大运动定律,又或者量子物理的提出……其实都是差不多的过程。
尤其是微观领域,其实到现在还有很多现象,大家都是知其然不知其所以然。
比如量子纠缠和非定域性;波函数的实在性……
这也就是乔泽之前对质量间隙的解释,补充了量子场论的数学基础,否则的话描述粒子物理的主要框架,依然没有严格的数学基础。
所以搞理论的物理学家,对于严格的数学推导过程,尤其是加入了抽象至极的数学交织性推导过程,是真有些敬谢不敏的感觉。
没错,就是听不太懂。
本来应该很熟悉的公式再绕了一圈之后,已经完全变了模样,非常不友好。关键是那些变形推演的步骤还很复杂,看懂需要极强的数学功底。
当然也不是说搞物理的数学都不好,主要是真没那么精通,复杂的论证过程让人烦躁。
好在爱德华·威腾是懂物理学家的。
对于理论的推导过程,只是泛泛的讲了半个小时,就直接转入关于加速器的算法设计跟详尽的验证过程。这也终于让台下已经昏昏欲睡的专家团们重新打起了精神。
另一边,乔泽也被勾起了兴趣。
跟瑞典皇家科学院的沟通,肯定不需要乔泽亲自去聊。
拿到了爱德华·威腾跟杨选清的授权之后,就丢给豆豆去处理了。这种小事情豆豆从没出过任何岔子。
只要大方向的道理在他们这边就足够了,让他觉得有趣的是苹果跟openai的合作。虽然这次合作还没有正式对外宣布,只有少数人知道,但这种事情显然瞒不过豆豆。
正如之前乔泽跟李建高说的那样,在研究群智框架之前,他就对chatgpt有所了解,本质上这是一种生成式预训练变换器,属于一种自回归模型,主要还是用深度学习技术。
现在乔泽并不确定openai那些研究人员有没有发现他们的chatgpt已经有了些改变。如果再加上微软跟苹果的竞争关系,让乔泽觉得事情似乎正在变得有趣。
他虽然对商业方面的事情并不感兴趣,但豆豆的进化,却让他对这些底蕴深厚的大公司数十年的技术积累有了想法。
现在的豆豆已经具备了辅助科研的能力,如果能够融入对方的训练模式,取长补短的话,也许能在未来更进一步。
眼下似乎就是一个很好的机会,帮西豆证明,比如跟微软达成合作的话,有些东西就能正大光明的出现在所有人面前。
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