Re: [爆卦] 2024諾貝爾物理獎
物理是這樣的厚
你不一定要發表開創性的理論
你只要能用既有理論研究沒人研究過的現象
根據你的理論假設跑完模擬，做出實驗
且數據都能佐證你的假設，就能發期刊了
而題材有一大堆，研究不完
問題是，大多數成果都是為了刷分
為了計畫有交代並且下個計畫容易核准
而無法對人類有實質貢獻
不然為何本魯唯一一篇期刊至今無人cite
唯一合理的解釋就是，本魯那篇是廢文QQ
所以話說回來，物理走到今天，理論越來越完備
要做出對人類有實質貢獻的成果難度也越來越高
我想每年都要等到那種公認讓人驚艷的題目也沒那麼容易了。
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→
在台灣 前面的物理改成生科也差不多
推
有自知之明欸
→
彰顯目前的AI是物理學家的功勞。
推
無人cite有點慘
推
再發一篇cite自己不會喔
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首Po瑞典皇家科學院決定將2024年諾貝爾物理學獎授予John J.field和Geoffrey E. Hinton ，以表彰其“通過人工神經網路實現的基礎性發現與發明」。 約翰‧J‧霍普菲爾德 (John J. Hopfield) 1933 年出生於美國伊利諾州芝加哥。1958 年獲得美國紐約州伊薩卡康乃爾大學博士學位。美國新澤西州普林斯頓大學教授。![[爆卦] 2024諾貝爾物理獎](https://www.nobelprize.org/uploads/2018/09/New-will-fullsize-496x328.jpg "[爆卦] 2024諾貝爾物理獎")
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阿肥外商碼農阿肥啦！ 這邊說一個八卦，台灣媒體比較少提到Hinton的原話，”I am flabbergasted, I had no i dea this would happen”（我目瞪口呆，我不知道這件事情竟然就發生在我身上）。 連辛頓老爺都很驚訝自己怎麼就得了一個物理學獎了，回顧往年諾貝爾物理學獎連做理論物 理都不一定可以拿到獎了，更何況神經網路雖然確實有很多理論借鑑物理學（像波茲曼機、9
說神經網路學習應該算資工的 其實是眼光只放在現今人為分科 忽視整個領域發展脈絡的淺薄評語 實際上在機器學習火熱前 資工系根本不需要懂什麼微積分、線性代數 (雖然台灣的大學大都還是規定必修) 這就說明 AI 以資工來講本身就是滿"另類"的子領域12
其實小弟對這次物理獎最大的疑問 並不是在於"夠不夠物理" 而是...單就物理而言 到底夠不夠原創性或有影響力 早期的機器學習 其實分很多種不同的路線 其中有些路線是受到物理和大腦神經科學研究的直接影響 試圖由真實的神經科學出發 建立物理模型 來理解和重現大腦真正的認知過程4
阿肥外商碼農阿肥啦！ 快下班才看到這篇，寫得太好了。就補充幾個點，當前深度學習很少會去提Hopfield Netwo rk甚至Boltzmann machine真正的原因就是當前的模型架構早就脫離全連結的架構了。 不知道全連結可以看看這張我從微軟官方找到的兩層RBM圖：![Re: [爆卦] 2024諾貝爾物理獎](https://i.imgur.com/IsU2Adgb.png "Re: [爆卦] 2024諾貝爾物理獎")
爆
Re: [問卦] 第三天了，常溫超導有下文了嗎？小弟也算是做過超導材料方面的研究 雖然是做理論的 平常只看過發在期刊上 經過嚴格處理過 漂亮的實驗圖表數據 沒看過發表以前的那些原始實驗數據 只是難得看到這次那麼多人關心超導 這幾天稍微掃了下文章 周末有空就在板上說些個人想法 順便給點科普![Re: [問卦] 第三天了，常溫超導有下文了嗎？](https://i.imgur.com/AchTVk5b.jpg "Re: [問卦] 第三天了，常溫超導有下文了嗎？")
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Re: [問卦] 有SPSS的掛嗎??????????????????????????做研究之前要先有一個Model 通常以台灣碩班生的程度，這個Model都是引用已發表的期刊 一個Model裡面會有因果關係 比如： A → C![Re: [問卦] 有SPSS的掛嗎??????????????????????????](https://i.imgur.com/GQWJAT8b.jpg "Re: [問卦] 有SPSS的掛嗎??????????????????????????")
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Re: [問卦] 中國科研那麼強分享從幾個中國同事了解到的中國科研現況：（以太陽能電池材料領域為例） 雖然最近幾年中國的研究團隊 在頂級期刊的發表數量越來越多 各種nature science中國團隊的發表真的是屌打台灣 但細看其實會發現 大部分都是偏向engineering的研究居多 刷效率 換湯不換藥的研究比比皆是
Re: [分享] 女性得主不夠多？諾貝爾獎：沒保障名額雖然不知道原原po這篇文的男女點在哪，不過內文其實滿正面的吧？ 諾貝爾獎的秘書長是說他不設定保障名額，希望在遴選過程保持公平的態度，他也認為女 性得獎者稀少這個現象反映社會現狀對性別不公，有採取很多其他的方式想解決問題，從 更根本來推動性別平等的行動。 講個小故事，7
Re: [問題] 這種情況是讀研究所的正常現象嗎從你問這些問題的方式看來，其實你對這些問題都已經有很棒的答案， 你只是沒有勇氣去面對。 以下我舉兩個極端的例子，並非通例，僅供參考。 ※ 引述《pzhao (睡覺青年)》之銘言： : 小弟即將升碩二4
Re: [問卦] 牛頓能得物/數奧金牌嗎1.現在的國際數學奧林匹亞和國際物理奧林匹亞考題 很多是當時牛頓時代還沒出現的數學和物理理論， 如果牛頓沒事先學過這些數學和物理理論 要在很短時間內看懂題目然後解出公認標準答案的機率不高。 2.其實要在國際數學奧林匹亞和國際物理奧林匹亞拿獎牌4
Re: [問卦] 斐陶斐到底是什麼？我以為理工科系唸研究所目標都放在研究、發paper， 如果要比較也是比論文引用次數、期刊影響因子。 這是我第一次聽到有人比研究所的學術成績。我以前唸 研究所時，選課都是繞著研究題目挑選，研究的本質是 提出研究想法，透過理論與實驗驗證，將研究想法、X
Re: [問卦] 七大數學難題只給1m鎂是不是打發乞丐因為實質上的幫助不大啊 這些數學的猜想都太過刁鑽了 而現在很多理論都已經是在假設這些猜想成立下建立的 或是各領域的專家加入一些條件把問題簡化後產生可以應用的模型 經過實驗也符合，那就沒必要吹毛求疵的鑽牛角尖
爆
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