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终于，学界找到了深度学习的「牛顿定律」
就像经典力学统一了天体运动与地面落体、统计力学架起了微观粒子与宏观热现象之间的桥梁、量子力学重新定义了物质的基本存在方式一样，「学习力学」试图为神经网络的学习过程建立一套第一性原理级别的科学框架。
前沿研究丨大数据为材料研究创造新机遇：材料设计的机器学习方法与应用综述
本文选自中国工程院院刊《Engineering》2019年第6期作者：周腾，Zhen Song，Kai Sundmacher来源：Big Data Creates New Opportunities for Materials Research: A Review on Meth
深度学习突然火了，可没人真懂它怎么学的，这事儿有点怪
最近翻了几篇新论文，还有ICLR 2026上那个SparseRL的报告，又听孟德宇老师讲了一回课，突然觉得不对劲——我们天天调学习率、改batch size、换架构、堆显卡，像在修一台总打喷嚏的车，光擦外壳，不查发动机。
数据缩至1/5000，模型准确率却翻倍，谷歌新“蒸馏法”火了
这就是知识蒸馏，一种模型压缩/训练方法。这不，谷歌最近就提出了两种新的数据集蒸馏方法，在推特上引起了不小反响，热度超过600:
终于，学界找到了深度学习的「牛顿定律」
深度学习诞生至今已有数十年，神经网络的参数量从百万膨胀到万亿，但支撑这一切的基础理论框架，几乎不存在。