「物理世界基础模型」共找到 1701 篇相关文章
景不动人动,MLLM如何面对「移步换景」的真实世界?OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench,从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界,揭示主流多模态大模型在线时空理解短板,为未来模型发展指明方向。
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。
驭浪而行,产业向新:2025世界人工智能大会智能体论坛前瞻,共探AI产业变革|甲子光年
2025年7月28日9点,在世界人工智能大会期间,“驭浪而行 产业向新——智能体驱动产业变革论坛”将在上海世博中心举行。论坛由多方联合主办,通过三大版块探讨AI智能体产业落地痛点,有领导致辞、院士报告等多个看点。
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
本文针对三维机翼流场重构难题,提出DPAtt - UNet++框架,融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明,其重构精度高,预测速度较CFD提升2 - 3个数量级,为飞行器气动分析提供新路径。
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。
让龙虾看懂屏幕!谷歌多模态新成果,文本图像视频音频进同一空间
谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2,将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间,支持多模态混合输入,为AI Agent“看懂”世界提供关键基础,已展开公测。
机器人GPT时刻!英伟达WAM赋予全机器人零样本操作能力
英伟达发布世界动作模型 DreamZero,通过耦合视频生成与动作预测,让机器人有物理直觉,能在陌生环境完成复杂任务。它用异构数据学习,适配不同机体,还经优化实现高速推理。
突破三维感知瓶颈:魔芯科技发布VGGT系列成果,实现动态高保真重建并获新一轮融资
魔芯科技联合同济大学等团队,基于 VGGT 架构发布四项成果,突破三维感知在流式处理、动态鲁棒性和精细感知上的瓶颈。还获新一轮融资,后续将加大对空间智能与世界模型技术投入。
想清楚再动手:具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人,但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架,结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’,解决部署智能难题。
OpenAI Sora 2 登场!同步推出APP,Altman称这是创意领域的「ChatGPT 时刻」
OpenAI官宣新一代AI视频模型Sora 2,在物理准确性、逼真度等方面刷新SOTA,实现「音画同步」。Altman称其为创意领域的「ChatGPT时刻」。还推出Sora App,有新玩法,且在安全治理上布下「安全网」。