criticality

Antares 在爱达荷国家实验室实现了其 Mark-0 微型反应堆的首次临界，标志着这是美国能源部（DOE）反应堆试点项目下首个达到这一里程碑的私营先进反应堆。

这本书为深度神经网络建立了一套有效理论，表明其预测近似高斯分布，且由深度与宽度的比值主导；并引入了表示群流（representation group flow）来分析信号传播和学习动力学。

使用TRISO燃料小球的小型模块化核反应堆在首次测试中达到临界状态，验证了该公司的建模和安全数据。

这篇文章探讨了物理学与深度学习之间的深层联系，分析了Scaling Law、涌现等现象与物理学中临界标度律、相变等概念的同构性，并梳理了物理方法论在AI中的应用现状与前景。