主要观点总结
本文报道了诺贝尔物理学奖授予了AI研究者John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，引发了关于AI和物理学关系的讨论，以及AI科学家获得物理学奖的质疑。文章介绍了相关背景，包括Hopfield和Hinton的贡献以及存在的争议，还讨论了诺贝尔奖的提名过程和评选机制的公开透明问题。同时，文章还报道了关于端侧AI大模型开发与应用实践的技术论坛。
关键观点总结
关键观点1: 诺贝尔物理学奖授予了AI研究者John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton。
这一事件引发了公众对AI和物理学关系的关注，以及关于AI科学家获得物理学奖的质疑和讨论。
关键观点2: 存在关于Hopfield和Hinton获奖的争议。
主要争议点包括关于奖项归属、引用和原创性的争议，以及关于学术信用的讨论。
关键观点3: 诺贝尔奖的提名过程和评选机制需要更加公开透明。
Nature杂志发表社论批评诺贝尔奖在全球范围内代表性不足，呼吁提名过程必须更加公开透明。
关键观点4: 端侧AI大模型开发与应用实践技术论坛的举办。
该论坛旨在汇聚行业专家，探讨端侧大模型在PC、手机、家居、智能穿戴、机器人、教育硬件等终端设备的应用和实践。
文章预览
机器之心报道 编辑：蛋酱、佳琪 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。 第一层疑问是：Hinton 和物理学有什么关系吗？ 第二层疑问是：AI 科学家是如何提名物理学奖的？这程序合理吗？ 连 GPT-4o 都不敢相信： 当然，更深层的质疑来自一些同赛道的 AI 科学家，比如挑战 Hinton 多年的 LSTM 之父 ——Jürgen Schmidhuber。 Jürgen Schmidhuber 又来了 在统计物理学中，Hopfield 模型成为最常研究的 Hamiltonians 学派之一，关于它的论文和书籍已有数万篇。这个想法为数百名物理学家进入神经科学和 AI 领域提供了切入点。 在计算机科学中，Hopfield 网络是促使 AI 寒冬（1974-1981 年）结束以及随后人工神经网络复兴的主要驱动思想。Hopfield 在 1982 年发表的论文标志着现代神经网络时代的开始。 但 Jü
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