写给物理学家的生成模型

主要观点总结

本文介绍了生成式人工智能的发展和应用，特别是生成模型在科学研究中的潜力。文章指出，生成模型能够学习数据样本背后的概率分布，并通过随机采样生成新的样本。生成模型和统计物理之间存在紧密的联系，利用物理学原理和方法可以设计出更加高效、统一的生成模型。文章还探讨了生成模型在原子尺度物质结构生成与设计中的巨大潜力，以及基于统计物理的内在联系，生成模型对于优化变分自由能等问题的独特优势。同时，物理学的洞察也在推动生成模型的发展和创新。此外，文章还强调了生成模型在解决科学研究中复杂问题中的潜力，包括蛋白和材料生成、变分自由能计算等。

关键观点总结

关键观点1: 生成模型与统计物理的联系

生成模型能够学习数据样本背后的概率分布，并据此生成新的样本。生成模型和统计物理之间存在紧密的联系，物理学原理和方法可以推动生成模型的发展和创新。

关键观点2: 生成模型在科学研究中的应用

生成模型在原子尺度物质结构的生成与设计中展现出巨大的潜力，同时对于优化变分自由能等科学问题具有独特优势。物理学的洞察有助于设计出更加高效、统一的生成模型。

关键观点3: 生成模型在科学研究中的潜力

生成模型在解决科学研究中复杂问题，如蛋白和材料生成、变分自由能计算等，展现出巨大的潜力，并有望为科学探索打开新的可能性。

文章预览

| 作者：王磊 1,† 张潘 2 (1 中国科学院物理研究所) (2 中国科学院理论物理研究所) 本文选自《物理》2024年第6期 摘要       科学研究的本质在于创造。生成式人工智能为更有创意的科学探索打开了无尽的想象空间。作为生成式人工智能的核心，生成模型学习数据样本背后的概率分布，并据此随机采样生成新的样本。生成模型和统计物理在本质上是同一枚硬币的两面。文章从物理的视角介绍扩散模型、自回归模型、流模型、变分自编码器等现代生成模型。生成模型在原子尺度物质结构的生成与设计中展现出巨大的潜力。不仅如此，基于和统计物理的内在联系，生成模型对于优化“大自然的损失函数”——变分自由能具有独特的优势，这为求解困难的统计物理和量子多体问题提供了新的可能。同时，物理学的洞察也在推动生成模型的发展和创新。通 ………………………………