缩放定律（像吹气球一样越吹越大效果越好）
AlphaFold（用AI预测蛋白质结构的诺贝尔级操作）
RLHF（ChatGPT的驯兽师，发明人Dario其实是生物物理博士）
扩散模型（现在最火的AI画画技术，原理像滴墨水扩散）
标准化流（把数据当水流一样拧来拧去的神操作）
变分自编码器（AI界的"压缩饼干"制造机）
神经正切核（用微积分给神经网络做CT扫描）
Hopfield网络（AI里的记忆海绵宝宝）
信息瓶颈理论（教AI学会"划重点"的秘籍）
神经风格迁移（把你的自拍照变成梵高画风）
ImageNet（AI界的黄冈题库，创始人李飞飞本科是物理系的！）
Chinchilla最优性（证明AI不是越大越好，像给熊孩子配书包）
最搞笑的是ImageNet创始人李飞飞阿姨，人家本科居然是学物理的！这些物理大佬转行搞AI，就像篮球运动员突然去拿电竞冠军，还顺便重新制定了比赛规则！（战术后仰）
AI的最后一脚是计算机科学踹的，但前面全是物理和数学在推车！
物理学是给现实世界建模型的，数学是给抽象逻辑建模型的——那物理学是不是也能当生物学的“临时工”，帮忙填那些还没搞明白的坑？毕竟物理太难了，能玩转物理的大佬，转头搞AI照样乱杀，这很合理！
计算机科学？在电脑上发生的最惨烈事故！（笑）除非你发现，AI里一堆关键突破其实是当年那帮“老古董”搞的——他们年轻时连计算机系都没得读，只能靠物理和数学硬刚。
上面列的那些还不到机器学习的1%！真要论资排辈，19世纪那帮数学家对AI的贡献可能更大……（比如傅里叶变换、概率论，现在不还是AI的底层支柱？）