「物理引导深度学习」共找到 1249 篇相关文章
通用 Agent 向左，Agentic Browser 向右
作者五一深度体验了Fellou，认为它和Manus走不同路线，Manus专注做Agent，Fellou做基于浏览器的全新系统。还介绍了Fellou核心功能，也指出其上手门槛高、执行慢等不足，认为发展尚早，值得期待。
清华东门1公里：AI原点社区的10万补贴和一天1块钱的工位
文章介绍北京AI原点社区，它2026年1月入选北京首批人工智能创新街区。这里无物理边界，三区融合，核心区16万平。企业可通过原点学堂等入驻，有补贴等资源。个人不挂靠公司也能用其资源，并给出使用建议。
AI4S智能体「井喷」，这个智能体登顶多项评测榜单，实现产业落地
2026年是AI4S「智能体元年」，科研智能体产品密集发布，行业关注转向产品落地。深度原理发布的AI科学家平台Mira在多项评测中领先，其全链路闭环系统补齐传统短板，已在多领域落地验证。
2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
当机器人学会「看」和「说」之后，如何让它们真正拥有「手感」？
今年四月，戴盟机器人联合多家机构发布含触觉全模态具身数据集 Daimon-Infinity 并开源 10000 小时数据。IEEE 与戴盟联合创始人王煜教授深度对话，探讨触觉感知对机器人技术格局的影响、具身机器人落地场景等问题。
AI 驱动的多代理金融工作台
Vibe-Trading 是 AI 驱动的多代理金融工作台，能将自然语言请求转化为交易策略等。它有自然语言转策略、多数据源、专家团队等核心能力，具备面向交易的深度研究等功能，还介绍了安装方式、环境变量和推荐模型。
POF | 上海理工大学梁梓浩、朱兵等：使用大语言模型进行气泡湍流实验数据处理
本文提出结合大语言模型（Time - LLM）与Transformer模型的复合框架处理气泡两相流热膜测量信号干扰。先由Time - LLM识别气泡干扰信号，再用Transformer模型修复。实验证明该方法高效、轻量且物理自洽。
龙虾创始人深夜点赞：百度 DuMate，打工人的 AI 搭子
文章介绍百度新上线的产品 DuMate，它被定位为首个「国产企业级满血版 OpenClaw」。安装简单，能深度集成百度工具生态，部署方便且安全。通过多场景实测，其任务完成度高，是打工人实用的 AI 搭子。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。