「物理规律」共找到 523 篇相关文章
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒？首篇社会物理学引导的深度学习（SGDL）综述深度解析
近日，清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景，探讨其与大模型结合潜力，也指出面临的挑战，认为其是思维范式跃迁，正构建智能社会蓝图。
全球首个机器人任务原生3D世界模型：跨维UNITAS让机器人学会物理直觉，横扫多个榜单
跨维智能发布全球首个机器人任务原生3D世界模型UNITAS，将观察、动作、环境变化统一到同一三维物理表示空间，仅1.7B参数就横扫多项机器人评测榜单，性能超越多倍规模的大参数模型，为Physical AGI探索了新的统一表示路径。
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
外国科学家从汉字中找到了设计超强材料的灵感！“天”字形材料最坚固
4月21日爱丁堡大学研究人员在《应用物理学杂志》发文，将“人”“大”“天”“夫”字形转化为超材料结构单元，经压缩实验发现汉字字形中藏力学规律，“天”字形材料性能最优。
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0机器人模型，离通用机器人又进一步
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型，用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式，融合多模态信息，架构精妙。经测试性能强，已真机部署。开源降低门槛，有望推动行业发展。
专访贾奎：世界模型不是Demo是生意，10亿融资到位，跨维智能冲刺IPO｜甲子光年
甲子光年专访跨维智能创始人贾奎，他提出“Physical Token经济学”，认为物理AI不能只依赖巨量投入和宏大叙事。跨维智能近期完成10亿B轮融资，正冲刺世界模型赛道第一股。贾奎还介绍了公司技术路线、世界模型选择和落地进展。
刚刚，AI圈爆出王炸！实现「万物共脑」，连大脑带具身越狱到现实
物理AI是当前AI产业热门方向，AI走出屏幕需要模型、执行系统与物理连接。Agnes AI此次开源Agent执行基础设施AGH与MHS设备协议，升级Agnes 3.0 Pro大模型，实现AI向物理世界延伸。
他们想用AI发现不存在的物理学，然后用它去半人马座
美国初创公司 Physical Superintelligence（PSI），计划用 AI 加速物理发现。其核心平台 Emmy 能拆解研究问题。商业应用从 AI 数据中心切入，还参与费米探索者星际探测任务，目标平衡学术与商业。