「物理信息建模」共找到 1294 篇相关文章
10岁孩子都能训机器人!对话松应科技创始人:做物理AI界的“安卓”挑战英伟达,正将其开源开放
松应科技创始人聂凯旋表示团队对标英伟达,四年达其主流能力,产品落地多家企业。松应发布 ORCA Lab 1.0 开发者版,降低具身智能研发门槛。其采用开放生态,构建数据策略,目标培养物理 AI 人才,推进自主创新。
AMS| 西工大史子颉,高传强,王旭,林海涛,张伟伟:数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标,现有理论模型有局限,常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法,验证了其鲁棒性与泛化能力,还给出物理层面解释。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博:PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络(PINNs)是求解偏微分方程的热点方法,有统一处理正、反问题等优点,但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源,展望了改进方向,为构建微分方程智能求解框架提供参考。
Meta发布40页报告,具身智能的下一步是「心智世界模型」:能听,能看,能理解,会共情
Meta发布40页报告,首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型,与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习,心智世界模型在多智能体协作潜力大。
AAAI 2026 Oral:明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」,精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域,transformer模型又大又‘重’,边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文,创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’,在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文:从一张照片,逆推一个世界|IJCAI 2026
8月20日,斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象,物理结构才是因果,提出以物理代码为桥,融合基础模型泛化力与物理模拟因果性,构建视觉与物理智能。
Token是这个时代最伟大的发明
博主黄益贺认为AI称得上科技革命,因其带来信息形态与交互方式的根本性变革,而这都归功于Token。Token实现信息形态大统一,带来信息交互方式变革,让信息可被自由召唤、定制化显现。
6款小游戏难倒所有顶级VLM!愤怒的小鸟让它们全军覆没,性能不如随机猜测
淘天集团未来生活实验室提出首个系统性评估多模态大模型(VLM)交互式物理推理能力的综合基准DeepPHY。它集成六个物理环境,对17个主流VLM测试,揭示其在物理交互等方面短板。
谷歌开源基于物理模拟的气象模型,能预测暴雨、台风、大干旱
传统通用循环模型处理小尺度有局限,谷歌开源基于物理模拟的神经通用环流气象模型NeuralGCM,在预测突发恶劣天气出色,还介绍其动态核心、物理模拟模块等,经测试有一定优势。
机器人也有“Aha Moment”!Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习
端到端策略模型在物理世界失灵,现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ,通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习,实验显示其任务成功率高,还让机器人出现‘Aha Moment’。