「物理计算」共找到 1095 篇相关文章
李飞飞一年前究竟说了啥?怎么又火了
AI教母李飞飞一年前访谈再引关注,她指出大语言模型或许并非真正智能,其基于一维语言信号训练,在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差,不过也有人提出不同观点。
LeCun世界模型:48倍规划速度,单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型,仅靠两条数学规则,让机器几小时学会物理运转逻辑,动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈,单卡训练,在多环境测试表现出色,还展现对物理法则的深刻理解。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章:基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈,通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率,实验表现优于现有方法,也指出了局限性与未来方向。
在这场大会上,我们看到了AI进入物理世界后的样子|甲子光年
第七届北京智源大会亮点多,有四位图灵奖得主。议题紧跟前沿,设20个论坛和180余场报告。现场展示多个机器人应用。智源发布“悟界”系列大模型,还聚焦开源,升级FlagOS系统。两位图灵奖得主对AI安全看法不一。
GPT-5.2改写粒子物理教科书!人类手算32项算不出,AI一行公式搞定
OpenAI与多校研究者发布预印本论文,GPT - 5.2 Pro猜出关键公式,后被OpenAI内部模型证明。它推翻粒子物理教科书结论,指出单负树图振幅在特定条件下不为零,这是其在基础科学第三个公开贡献案例。
重磅!华为开源业界首个Serverless分布式计算引擎openYuanrong,单机体验编程、极致分布式运行性能
近期,华为开源自研的 Serverless 分布式计算引擎 openYuanrong,它是业界首个统一支持通算和智算场景的开源引擎。能解决传统 Serverless 产品通用性不足等问题,已在华为多个核心产品应用,提升了开发效率和资源利用率。
提示工程死亡?不,它刚刚重生为计算科学:一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫,因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架,揭示提示是信息选择器,优化提示可使推理性能提升超50%,将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
阿里通义发布并行计算新策略:1.6B等效4.4B,内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略,受CFG双路径推理机制启发,将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型,内存占用大降,还可用于现有模型,无需从头训练。
超长推理还能节省计算!Salesforce开源神器两连发:教大模型边想边省,显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分,分配token预算,使输出缩短、准确性提高;后者打碎推理链条,从三维度采样,以更少tokens换更高准确率,均提升数学和编程任务准确率。
智能流体力学专题研讨会特邀报告1|潘翀:复杂流动智能测量方法——物理约束、数据同化与应用
2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行。智能流体力学专题研讨会展示了AI与流体力学交叉研究进展。本次分享潘翀报告《复杂流动智能测量方法:物理约束、数据同化与应用》,含多种算法等内容。