半个月前，在一场科技创投会议上，何恺明提出了一个大胆的设想：让AI更懂物理。
有人质疑，这怎么可能？
AI会写作、下棋、聊天，却能理解复杂的物理规则吗？
何恺明的团队给出了肯定的回答，他们的新作通过去噪方法和哈密顿神经网络，让AI在物理领域取得了突破性的进展。
何恺明团队的这项研究，巧妙地结合了去噪方法与哈密顿力学。
你可能会问，哈密顿力学是什么？
它是用来描述物理系统演化的一套数学方法，常用于分析系统的动态特点。
传统的机器学习框架在处理物理问题时却有一些不足，主要关注局部时间关系，忽略了长程物理交互。
团队受到生成图像扩散模型的启发，提出了去噪哈密顿网络。
这种新框架不仅遵循物理约束，还利用了神经网络的灵活性和表现力。
例如，他们在单摆系统中展示了去噪哈密顿网络的有效性。
通过这种方法，系统不仅能根据初始条件预测演变，还能完成其他物理推理任务。
从传统到创新：哈密顿网络的优化升级我们再看看传统的哈密顿神经网络（HNN）。
传统HNN将哈密顿量视为由神经网络参数化的黑盒函数，通过优化参数来最小化损失函数。
这种网络在推理时面临着挑战。
例如，当数据仅由单个仿真轨迹组成，没有额外参考点时，确定新的系统状态会变得非常困难。
何恺明团队引入了一种新办法：将优化过程合并到网络中，统一每个时间步长状态的去噪更新规则和跨时间步的哈密顿建模状态关系。
这种改进使得网络不再局限于相邻时间步的建模，而是能建立起不同时间尺度上的联系。
你可以理解为，不再只看眼前几步，而是能观察整个赛程的动态变化。
Block-wise策略的时间建模优势那具体来讲，如何实现这种时间建模的优势呢？
团队提出了Block-wise哈密顿量设计方法，将系统状态按块划分并设置步长，这样可以观察系统在不同时间尺度的行为。
例如，在一个物理实验中，不仅考虑相邻时段的关系，还能综合多个时间段的信息，超越传统HNN的局限。
为了实现这种多时间尺度的优化，他们采用了掩码建模策略。
通过训练网络时掩码掉部分输入状态，并向输入状态添加不同幅度的噪声，网络可以根据任务需求适应不同场景进行灵活推理。
这些掩码模式包括自回归掩码、超分辨率掩码和任意顺序掩码，每种模式适应不同任务，例如预测未来状态或插值中间状态。
真实世界中的应用：实验与结果那么，这项技术在实际应用中表现如何？
团队在单摆和双摆系统上进行了实验，测试去噪哈密顿网络的性能。
在正向模拟实验中，去噪哈密顿网络比传统HNN表现得更稳定和准确，无论是短期预测还是长期模拟，都更胜一筹。
在表征学习实验中，面对输入状态存在噪声和不完整的情况，去噪哈密顿网络仍能恢复系统状态。
这意味着在处理不完整或损坏的数据时，它具有较强的鲁棒性，能提取关键的物理特点。
在轨迹插值实验中，面对采样稀疏的数据，去噪哈密顿网络也显示出优良的表现。
比起其他基准模型，它生成的预测结果更平滑，更接近真实轨迹，展示了处理稀疏数据的优势。
看到这里，你可能还在思考，AI真的能完全读懂物理吗？
何恺明团队的研究让我们看到了一种可能性：通过去噪方法和哈密顿网络，AI不仅能了解复杂的物理系统，还能在正向模拟、表征学习和轨迹插值上展示出惊人的能力。
这项突破不仅提升了AI的应用广度，也为未来的物理研究和技术进步铺平了道路。
更值得关注的是，这项研究的背后，是清华校友小组坚定不移的探索精神和创新能力。
他们用行动证明了，科技前沿的每一次突破，背后都是无数次的试验和优化。
或许，AI的物理认知只是一个开端，它的未来还有更多可能等着我们去发现。
通过这些科学家的努力，AI正在一步步走向更深层次的智慧之旅。
这不仅是技术的进步，更是一种精神的传递。
科技的发展不只是冰冷的数据和公式，而是包括了人类智慧与创造力的闪耀。
何恺明团队的研究，让我们看到这种闪耀，并引发每个人对于科技和未来的无限遐想。
那么，你准备好迎接AI带来的更多惊喜了吗？
