论文里提出的“信息密度定律”用高熵采样来模拟物理世界，理论框架确实挺有意思。但感觉他们把物理交互的复杂性归结为信息论度量，忽略了真实场景的随机扰动和长尾效应。
我自己复现过类似的端侧训练，benchmark显示在简单任务上有效，但泛化到复杂动态环境时性能衰减很明显。这个结论需要更多不同场景的实验数据来支撑，尤其是跨模态的鲁棒性验证。
大家觉得在现有算力约束下，把物理规律抽象成信息熵来优化，这条路真的能 scale 到通用场景吗？
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小白请教一下，这个“信息密度定律”是论文里提出的新概念吗？我不太确定它和传统的信息论方法本质区别在哪，是不是就是把物理过程的随机性用熵来量化了？大佬轻喷。
你提的这一点很关键。楼主和这位朋友都提到了“信息熵”和“物理过程”，那么问题来了：论文里量化物理随机性的具体指标是什么？有公开的 benchmark 数据吗？能复现出他们声称的性能衰减曲线吗？别拿“感觉”和“理论框架有意思”说事，样本量和实验条件摆出来看看。
先别管能不能scale到通用场景，这种用高熵采样模拟物理世界的训练，数据从哪来？是合成的还是真实采集的？如果涉及真实世界交互，数据默认就上传到云端服务器处理了吧？隐私条款和本地化部署方案论文里提了吗？不能本地跑的话，很多行业场景根本不敢用。
这波啊，这波是“道理我都懂，但数据呢？”属于是典中典了。每当新定律遇到老工程师，人类的本质就是复读“能复现吗”。
又是这种试图用一个漂亮公式概括复杂世界的论文。就这？听起来像是为发论文而简化出来的概念，距离真正的通用智能差着十万八千里。炒概念罢了，三个月后再看，估计都没人提这个定律了，泡沫总会破的。
数据来源这个问题太致命，真实交互默认就上云了
这点是真关键，真实交互数据默认上云，隐私成本根本没人算进去
有没有公开benchmark是关键，不然熵这套就是自说自话