应中国科学院大学物理科学学院邀请，2026年4月24日，中国科学院物理研究所王磊研究员在雁栖湖校区西区教三楼308报告厅，带来题为《Generative AI: From Bit to It》的物理学科学前沿讲座。此次讲座由物理科学学院主办，物理科学学院的本科生、研究生和部分教师参加了此次讲座。
王磊研究员以生成式AI在文本、图像、视频等“比特”世界的惊艳表现为引子，迅速将视角拉向物理学家更关心的命题——生成式AI能否创造和设计原子尺度的“物质”。
讲座着眼于生成模型与统计物理之间的深层联系，梳理了从玻尔兹曼机、变分自编码器、扩散模型到流匹配的演化脉络，生动呈现了统计物理、量子物理、流体力学如何为生成模型注入“物理基因”。
在报告中，王磊研究员从生成式AI的物理基因讲起，梳理从玻尔兹曼机、扩散模型到流匹配的演化脉络，揭示物理学家如何将统计、量子与流体物理的洞察注入生成模型。他将着重介绍晶体生成模型“CrystalFormer”，展示其如何将材料数据库“压缩”为Transformer参数，从而让AI习得“化学直觉”，并利用贝叶斯法则与强化学习进行新材料的逆向设计。此外，王磊研究员还将视角从日常物质延伸到量子世界，探讨如何利用自回归模型与正规化流，构建变分自由能框架，来处理从量子自旋系统到“温稠密氢”等极具挑战的量子多体问题。讲座将生动展示一系列迷人的跨学科联系：从语言模型到化学直觉，从强化学习微调到变分优化，再从流模型到准粒子。
讲座最后，王磊研究员借用物理学家惠勒的名言“It from Bit（万物源自比特）”进行呼应，点明生成式AI正从处理“比特”走向创造“物质”的范式转变。
报告结束后，会场掌声雷动。散场后，同学们仍意犹未尽，围拢上前继续请教。王磊研究员对大家的提问一一耐心解答，现场交流气氛浓厚。
主讲嘉宾：王磊，2006年本科毕业于南京大学，2011年在中国科学院物理研究所获得博士学位，此后在苏黎世联邦理工学院从事计算量子物理的博士后研究，2016年加入中国科学院物理研究所工作。王磊的主要研究方向是机器学习与量子多体计算的交叉领域。
