电子结构是材料性能的关键。尽管第一性原理计算精确,但计算量大,难以模拟复杂过程。机器学习为原子尺度模拟提供了新路径,PET-MAD模型通过广泛的数据集和高效的网络结构,实现了高精度与低计算成本,提升了材料建模的普适性与效率。
哈佛大学与博世集团开发的统一可微学习框架,通过第一性原理和机器学习方法,精确预测材料的电介质和铁电性质,克服了传统模型的局限性,推动了材料科学的研究与应用。
AIxiv专栏促进学术交流,上海交通大学GAIR团队在o1模型复现中取得突破,指出知识蒸馏的局限性与透明创新的重要性,呼吁培养具备第一性原理思维的AI研究者,以推动行业健康发展。
在职场上,事情不能简单地用对错来区分。项目越复杂,协作和管理难度增大。推进项目过程中,只能按经验或试错方式纠正。在经济行情中,选择正确行业很困难。按第一性原理判断,追求自己想要的,减少犹豫不决时间,快速调整方向。
许多公司将AI作为卖点,但忽视了AI是否真正解决业务问题。需要从第一性原理出发,分析AI在特定场景中的应用价值。物流、教育、零售、制造和金融行业都有实际应用。公司应注重AI的实际应用效果,理解和应用第一性原理,发挥AI的最大价值。重新审视AI在业务中的作用,判断是否真正解决问题。
每个系统都有第一性原理,是最基本的命题和假设。解决问题前要确保问题真实且有明确范围。复杂问题需拆分为独立的小问题,并按困难程度和解决后的价值排序。苏格拉底的方法是质疑前提、推理过程和结论,找到最重要的问题和解决路径。第一性原理思维透过本质看现象,但不是唯一的,获得的结论也不一定稳定。不适合所有场景,也不能增加知识。
第一性原理是从根本原理出发,剔除干扰因素和“常识性”知识的思考方法,能提高创造力和理解事物背后的原理。苏格拉底提问法和知识树学习法与第一性原理相似。运用第一性原理的思维方式可以帮助我们认清现实,摆脱盲目性。
本文介绍了马斯克的商业版图,包括太空探索、新能源和人工智能三大块。马斯克的商业逻辑和模式主要包括提升太空旅行的装载量、让运载火箭可回收重复利用、建立可持续能源商业帝国、通过脑机接口将人工智能变成人的一部分。马斯克的用人和做事标准也与众不同,他认为科技公司应该是由工程师驱动的。马斯克的做事逻辑有三层,最核心层是思考的原点,即第一性原理。
第一性原理是古希腊哲学家亚里士多德提出的,它可以帮助我们从最根本的问题出发,但也有一些误区,比如它并不是万能药,也不能完全透过现象看本质。第一性原理思维可以帮助我们解决问题,但也要注意它不是唯一的,也不能保证结论是稳定的,最后,第一性原理思维也引出了一些哲学问题,比如认识论。
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