「物理信息建模」共找到 1294 篇相关文章
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
花了几百万办完一场AI大会后，想跟你分享这6个感悟。
作者分享举办AI大会的6个感悟，指出AI强大时线下真实更重要。如AI可消灭信息差但压缩不了体验差，品味是活出来的，线下交流能带来偶然性等，鼓励人们去线下获得真实体验。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
李国杰院士：AI4S里程碑式重大成果综述
本文由李国杰院士撰写，对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述，涵盖数学、物理、化学等多领域成果，如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等，还探讨了AI4S潜力与挑战。
一个4000亿算力龙头将诞生？
海光信息与中科曙光联合宣布筹划重大资产重组，海光拟换股吸收合并中科曙光并募资。二者总市值超4000亿，此次并购有体量大、子并母、产业链纵向整合特点，或开启国内半导体并购潮。
AI能否独立开展科研？ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试，由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力，通过信息梯度设计，让模型在不同指导量下完成科研任务，结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
从99行代码复刻冰雪奇缘，到引领3D AI，胡渊鸣的公司凭什么「爆火欧美」？
胡渊鸣创立的 Meshy AI 爆火欧美，其产品 Meshy 带来 3D 建模效率革命。新模型 Meshy 6 精度高、可用性强，采用“3D 原生”路线。它还理顺生产流程，获大厂青睐，未来在技术、产品形态和游戏领域均有布局。
ECCV 2026 | 一段视频，重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后，训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成，被ECCV 2026接收。它从单目视频出发，输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh，串联视觉基础模型完成流水线工作，能用于物理仿真。
Runway Gen-4.5刷屏发布，把重量、尘土和光影都做对了，网友：颠覆
Runway Gen-4.5突袭发布，获“视频生成AGI时刻”评价，在Artificial Analysis测试中拿下SOTA。它能精准执行复杂指令，物理还原与视觉精准度强，官方将逐步开放使用权限，还直言其存在因果推理等局限。