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【独家】对话汤元科技任冬淳：物理AI的瓶颈，在于训练体系｜甲子光年
对话汤元科技任冬淳，探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系，要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座，为具身智能和智驾提供服务，具身智能是未来重心。
真实物理加持，人物动画再也不像塑料人！UIUC华人让角色活起来了 | ICCV'25
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的面向角色动画的可微物理绑定框架。它用物理建模替代传统绑定权重设计，解决传统LBS无法克服的问题，显著提升角色动画真实感，还适用于动作迁移任务。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金！上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金，在HiPhO基准测试获12金1银，超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试，用多阶段强化学习训练模型，开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
张鹏对谈李广密：Agent 的真问题与真机会，究竟藏在哪里？
本文是《今夜科技谈》直播沉淀，极客公园整理。拾象科技李广密、钟凯祺从多维度拆解 Agent 真问题与机会，探讨产品、技术路径、商业模式等，指出 Agent 发展方向与挑战。
多模态大模型理解物理工具吗？PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench，用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级，测试 32 个模型，揭示了大模型在工具理解上的不足，也为未来发展指明方向。
性能真的不重要了吗？Jeff Dean给出反常答案
Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》，指出性能不是最后调出来的，而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能，导致代码低效，顶级工程师则有‘物理地图’，能避开高成本路径。
2026世界机器人大会落幕，谁在物理AI赛道抢跑？
2026世界机器人大会落幕，具身智能从‘表演特技’转向‘实景作业’。物理AI世界正快速到来，但机器人量产尚需时日，AI汽车或率先实现人机深度协作，AIVA汽车以‘AI定义汽车’理念打造鲜活生命体，与火山引擎深度合作。
震撼！AI物理「双修」：亥姆霍兹方程嵌进生成器，伪影当场消失
抢滩6G前夜，香港科技大学（广州）等机构发布PhyRMDM框架，将物理约束与生成模型能力融合，解决传统AI构建无线电地图预测失真问题，成果被顶会ACM MM 2025接收，代码和权重已开源。