寻找机器学习的“热力学”：临界相变如何启发机器学习研究？

本文探讨了统计物理与机器学习之间的联系，特别是临界相变如何启发机器学习研究。文章通过采访瑞士洛桑联邦理工学院的Lenka Zdeborová教授，展示了统计物理学在理解复杂系统和算法行为中的应用。Zdeborová教授认为，统计物理学通过处理高维问题和概率分布，为理解机器学习中的算法行为提供了新的视角。她还提到，通过研究相变现象，可以更好地理解神经网络的学习效率和大语言模型的性能。文章最后提到，寻找机器学习的“热力学”是一个长期目标，类似于18世纪人们为了理解蒸汽机而发展热力学的过程。