本文介绍了一种基于Langevin恒温器的自适应协方差控制算法，旨在加速机器学习应用。研究整合了贝叶斯学习框架，量化了神经普通微分方程中的权重不确定性，并展示了在MNIST数据集上的实验结果。此外，提出了热力学AI框架，结合物理启发的算法与随机波动，以提升计算效率。最后，探讨了新型计算硬件的需求及其在概率性人工智能中的应用潜力。