Meow Meow Mio

🐱
Physicist, cat lover.

[Meow Meow Mio @fred_sie]

AI grifters are destroying science!!!!!

[紫云 @dviolettchan]

我偷偷统计了一下身边的人，2026 年上半年在 arXiv 上挂了多少 leading author 文章。

我的感受是，Coding Agent + AI 普及以后，大家发文章的速度大概是原来的 1.75x-2x。

另一方面，去工业界长期实习的人，投文章的数量明显下降了。很多人投得比过去更少，或者至少文章数量没有增加。(1/2)

[Jairo I. Fúnez-Flores @Jairo_I_Funez]

The AI academic bros need to face consequences for their unethical practices.

[Sen. Bernie Sanders @SenSanders]

AI is built on humanity’s collective knowledge.

The wealth it generates must benefit humanity — not just Elon Musk, Sam Altman and other AI oligarchs.

That’s why I’ll be introducing the American AI Sovereign Wealth Fund Act — to give the public a direct ownership stake.

[Meow Meow Mio @fred_sie]

says someone who’s been to Epstein island huh. Tech bros are the worst

[Richard Hanania @RichardHanania]

Bill Gates hate is truly depressing.

You can be a nice guy, stay way from explicitly partisan culture war issues, and save millions of lives. You can make your money building a real product that people use and appreciate.

It doesn't matter. If you're too rich, they hate you.

[Princeton University @Princeton]

At #Princeton26 Commencement, President Eisgruber called on graduating students to have the courage to confront challenges and stand up for the values of learning, independent thinking and integrity that higher education institutions like Princeton hold dear.

“I know that all of you who receive your degrees today have earned them fully by working hard, deepening your knowledge and acquiring new skills,” he said. “Our world needs not only your knowledge and your skills but also your courage.”

In his Commencement address, titled “Learning, Citizenship, and the Courage to Be Unpopular,” Eisgruber emphasized the importance of “civic and personal courage.”

“We must be faithful to the standards of truth-seeking inquiry and civic responsibility even when they lead us down difficult paths,” he said, noting the courage needed “to rebut dangerous tendencies and corrosive ideas.”

“Dissenting from popular opinion — in politics, in a committee meeting, or in a discussion among friends — will often feel uncomfortable. There is an inevitable temptation to remain silent so as not to hurt other people’s feelings, forfeit their affection or risk retribution,” Eisgruber said. “If we are to live up to the ideals of citizenship and scholarship, we must sometimes speak anyway.”

Read his full Commencement address: https://t.co/pn6T2TaDKk

[Little Kitty, Big City 🐈‍⬛🏙️ OUT NOW!! @LittleKittyGame]

Thanks everyone who came and celebrated Kitty’s birthday at Neko Cat Cafe this past Monday in Seattle, we had so much fun! Special thanks to Zest and all of the other wonderful kitties for hosting us! 😻

[jasmine sun @jasminewsun]

I expect AI populism to be disproportionately young, educated, and slightly left-leaning

https://t.co/OF00HtJbB7

[Baxate @Baxate]

this is existential. your educated populations are booing the next wave of progress

they aren’t mad at AI

they are mad at wealth inequality

and until you fix that

innovation to them will look like an accelerant of “the rich get richer, and good luck everyone else”

[a windy walker @awindywalker]

@DimitrisPapail Tbh half of you fake scientists need to be purged. Go ahead and post your slop to GitHub. If you're so desperate to have your shit trained on have at it. Post it on your https://t.co/K21Ba5YySM page while you're at it

[Gabriele Berton @gabriberton]

Again, this is bad for science, please don't do it

[hqin @hq_chihiro]

大概去年这个时候吧，我高中一个学弟去世了，因为打OI没拿到成绩自杀
父亲是程序员，微信视频号全都是儿子打oi的各种证书奖状

学习这门科学能给人“拥有改变世界的能力”的错觉，无比美妙、但也会让人自大
就业导向学CS的学习曲线其实和应试教育很相似，因此催生了一帮一辈子走不出做题思维的傻逼从业者

[Mel Andrews @bayesianboy]

If you, as a scientist, cannot be bothered to engage in the intellectual work of science, please quit your job and leave it to someone with skill and integrity.

[Eric Fu 🐺 @fuyufjh]

当大家讨论指数复杂度的算法：👎👎👎
当大家讨论Scaling law：👍👍👍

[Meow Meow Mio @fred_sie]

Once another crackpot lunatic.

[Lexaaa @DayShuai]

AI 时代，一个人也能做理论物理，但制度还没准备好

过去半���，我和 Auric @AuricSource 用 ChatGPT、Gemini、Grok 等各种 AI，从 0 开始做理论物理研究。
没有导师，没有体系，没有所谓“进入学界的门票”。
我们用 AI 压缩了文献阅读、推导比对、结构重建，把原本需要十年的积累，在半年里做完。

我们写出了多篇完整的理论物理框架。
形式是严谨的，推导链条是闭合的，物理直觉也能贯通。
我把整篇论文给 ChatGPT 5.1 Pro、Gemini 3 Pro、Grok 最新版逐段审阅。
它们找不到结构性矛盾，最多只是在细节上提醒我们补充解释。

后来我看到一篇刚上 arXiv 的 PRL 新论文。
我把那篇和我们的工作放进 AI 做结构对比。
结果非常震惊：
关注的物理对象本质相同，数学机制相似，洞察方向一致。
不同语言，不同构造，但都摸到了同一个“物理结构核心”。

我不是在说“我们和 PRL 一样”。
我想说的是一件更关键的事：
**今天的 AI，让认真工作的个人研究者，可以在半年内抵达前沿科研的问题域。**
这不是幻想。
是完全可以做到的。

然后我把论文投给 arXiv。
被拒，理由是：没有相关经验。
那一刻我才意识到：
AI 的整合能力已经远超任何单个专家。
但学术制度还停留在一个“只有圈内人才有资格发声”的旧世界。

arXiv 不是坏的。
他们没有能力在有限时间内判断一个新理论是否靠谱。
也无法对��“LLM 批量生成垃圾论文”的洪流。
最简单的办法，就是关上门，用资历、单位、历史记录筛掉风险。

真正的问题是：
AI 时代的新研究者——那些真的能用 AI 提出新洞察的人——
在制度里根本没有被定义。
我们被挡在门外，并不是因为内容不好，而是因为制度没有办法评估这种人。

AI 已经让“个人研究者”具备了进入前沿的能力。
在这种条件下，arXiv 的筛选机制不再只是防火墙。
它开始变成一种阻碍：
阻碍新型科研方式被看到，阻碍思想被检验，也阻碍科学本身的演化速度。

未来，学术界一定会重建一套新的系统：
AI 辅助原创性检查、自动结构比对、形式化推导验证、真正开放的同行评审……
这不是要替代同行评议，而是为了让同行评议还能继续存在。

我不指望制度马上改变。
但我知道一件事：
AI 已经让“一个人也能做理论物理”成为现实。
问题不是我们能不能做到——我们已经可以。

问题是：
我们什么时候能被看到。

[Meow Meow Mio @fred_sie]

Two best indie games

[モンテイ @MontyHedgehog]

@LittleKittyGame Stray <3

[Interstellar Oddball @ratratrat2952]

数学系和哲学系在那里几百年了，你可以去旁听

[Meow Meow Mio @fred_sie]

Do you even know what “matter” or “energy” really means?

Low rank representation is not even a new idea in computation physics.

AI bros are soooooooo freakin cringe. 🤢

[Susan STEM @feltanimalworld]

Demis Hassabis 有一个极具颠覆性的核心观点，我���试重新组织并引用如下：

他认为物理的本质不是能量或物质，而是信息。
换句话说，世界的最深层运行原理是信息性的，而这种信息结构的逻辑要优先于能量守恒或粒子构成。

在一次采访中他明确表示：

“I do think that ultimately underlying physics is information theory. So I do think we are in a computational universe.”

这一判断背后隐含着一种全新的世界观：

信息优于能量与物质，自然规律存在一种可以被压缩、建模、预测的结构性秩序。

因此我将它概括为他最具代表性的哲学命题——

“可学习宇宙假说”：任何自然界反复出现的模式，理论上都可以被经典图灵机（非量子计算机）通过结构学习高效建模。

这不仅是一种工程策略，更是一种关于物理、智能与现实本体的根本信念系统。

最厉害的一点，也应该是所有程序员的终极鸡血：
“Classical Turing Machines can do much more than we previously thought”
图灵机能做的比我们想象中要多很多。现在他才开了一个头而已。

（3/n)

[Meow Meow Mio @fred_sie]

🤮tech/ai bros, stop saying something that physicist have been known for years and claiming its magic.

[Susan STEM @feltanimalworld]

Demis Hassabis 眼中的大千世界：世界存在某种结构压缩的低维流形（low-dimensional manifold）

Demis Hassabis 提出一个令人震惊的判断：物理本质是信息论性的，信息先于能量与物质。他据此构建出“可学习宇宙假说”：即自然界中大多数规律并不需要显式写下方程，而是可以通过经典图灵机（即常规计算机 + AI）在数据中压缩学习出来。这也是他敢于挑战传统生物学专家，用 AlphaFold 去预测他们需要数月甚至数年才能解析的蛋白质折叠结构的底气所在。背后是一整套关于自然可预测性、AI 可学习性与现实可模型化的信念框架。如果这个判断成立，那么很多科学研究的路径将被彻底改写，甚至将决定我们下一代如何走入科研。有人说这也是某位生物学大牛选择回国的理由——因为科学的规则变了，你不需要再踩“天坑专业”的雷，也不必再用十年实验室工作换一个小小突破，你只需要学会如何采集流形。

Hassabis 在解释 AlphaFold 成功的关键时指出，蛋白质的理论构象空间是 10^300 之巨，完全无法穷举或物理模拟。但自然界中蛋白能在毫秒级自动完成折叠，说明自然并没有在“全空间乱跑”，而是压缩演化在一条低维流形上。这是 AlphaFold 能够成功预测结构的根本前提。他强调：自然现象之所以“可预测”，不是因为我们写出了完美的方程，而是因为自然的行为模式在高维空间中稀疏分布、结构清晰、路径稳定——它们集中在一种可压缩、可调度的结构空间中，这就是所谓的“流形（manifold）”。

我们可以用一个可视化比喻来理解这一点：想象你站在一片巨大的草原（代表高维空间），理论上你可以朝任何方向走，但实际上绝大多数人都只走在几条清晰的小径上。每个人的脚步不是随机的，而是集体踩出了几条被自然选择出的路径。这些小径就是“自然偏好的流形”。现实世界中的天气变化、蛋白折叠、图像生成都类似——虽然可能性空间极大，但真实发生的情境都压缩在某些低维区域上。
AlphaFold 并不是像传统方法那样模拟蛋白质在全空间内的动力学演化过程，而是通过从大量蛋白质序列与已知结构的样本中学习，采集到了这个结构流形。它不是试图穷举所有可能构象，而是在训练中逐步内化出一个可以导航的、从序列到结构的映射空间，也就是一个“潜在折叠流形”。最终，在预测新蛋白结构时，它并不是搜索整个空间，而是在这个内化的流形中直接定位最可能的位置，完成高效预测。

这就是 AlphaFold 的本质：它用深度神经网络从数据中提取出了低维流形，并在这个结构压缩空间中完成了调度和推理。它不是理解了所有物理机制，而是掌握了“自然允许你走的那些路径”。这也正是 Hassabis 世界观的核心逻辑——自然是结构化的，智能的任务不是重建现实，而是压缩现实，压缩成一个可以学习、调用、迁移的结构流形。

世界本是���熵混沌的，但其中蕴含可提取的结构秩序——只要识别出这些结构，就能实现压缩、调度与迁移，从而在无序中建立智能与控制。

我一直都是这么想的（拍拍胸口）。

(4/n)

[Meow Meow Mio @fred_sie]

As a physicist and an AI Slop hater, I feel so sad when some cringe tech bro/sis claiming arXiv being “theirs”.

[Susan STEM @feltanimalworld]

我们有生之年将亲眼见证去中心化科研的崛起。以计算机科学为先锋，arXiv 已率先成为知识发布的常识平台；紧随其后，bioRxiv 也正在转变为独立研究者的重要阵地。

[Little Kitty, Big City 🐈‍⬛🏙️ OUT NOW!! @LittleKittyGame]

4: The Mayyyor Has My Vote!