1957年，FORTRAN编程语言问世，彻底改变了科学家与工程师编写计算机程序的方式。它首次让复杂的数学运算能够以简洁、接近数学表达式的语法呈现，借助数组——即一组数值的集合——来直观描述数据上的操作。这一理念历经发展，演变为如今支撑人工智能与科学计算前沿系统的“张量”概念。 如今，像NumPy和PyTorch这样的现代计算框架，正是基于张量构建，广泛应用于深度学习、物理模拟、图像处理等复杂任务。然而，传统张量主要处理离散数据，难以直接建模连续空间中的函数或场。 最近，研究团队在这一领域取得突破，首次将张量编程的思想从离散的网格数据推广到连续世界。他们提出了一种新的数学与计算框架，使张量能够自然地表示和操作连续函数，如空间中的温度分布、流体运动或量子场。该方法通过将函数视为“无限维张量”，并设计出可微分、可组合的连续张量运算，使得复杂物理系统建模的效率和精度显著提升。 这一进展为AI驱动的科学发现带来新可能，例如在材料科学、气候模拟和高能物理中，无需离散化即可直接在连续空间中进行张量计算。它不仅延续了FORTRAN开启的“数学即代码”理念，更将计算智能推向了更抽象、更本质的连续领域，标志着编程范式的一次重要跃迁。