「物理引导深度学习」共找到 1248 篇相关文章
LeCun亲自出镜打脸质疑者！憋了20年的AI世界模型，终于爆发了
LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。
AMS| 西工大史子颉，高传强，王旭，林海涛，张伟伟：数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标，现有理论模型有局限，常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法，验证了其鲁棒性与泛化能力，还给出物理层面解释。
Ilya重新定义AGI: 为什么ChatGPT离真正的AGI还很远
OpenAI前首席科学家Ilya在访谈中提出对AGI的新定义，还指出AI规模时代结束，未来拼想法和研究深度。他分析模型评测强但经济影响弱的原因，阐述人类价值函数作用，且SSI战略或调整。
对话付昊桓：数值模拟不能被替代，AI 应该放在哪里丨GAIR 2025
在GAIR 2025大会上，付昊桓教授结合地球系统模型与超算实践，探讨数值模拟与AI的边界和可能。他认为数值模拟是基础，AI可补充，二者应深度融合，还谈及气象领域商业价值和未来期待。
Hinton暴论：AI已经有意识，它自己不知道而已
在最新播客中，Hinton提出AI或许已有“意识雏形”，只是未觉醒。他从AI、机器学习、神经网络、深度学习讲起，阐述原理，还谈到AI风险，如滥用和生存风险，也提及中美AI竞赛现状。
超越O4-mini，多模态大模型终于学会回头「看」：中科院自动化所提出GThinker模型
现有多模态大模型在通用场景推理有瓶颈，缺乏对视觉线索校验与再思考能力。中科院自动化所提出GThinker模型，有创新的「线索引导式反思」模式，经两阶段训练，性能超O4 - mini，论文等已开源。
她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
世界模型混战，Momenta率先冲刺IPO
当下世界模型是AI领域热门且混乱的概念，主流路线有四类。Momenta的R7世界模型已量产，其CEO定位公司为物理AI基座模型构建者。Momenta率先冲刺IPO，商业模式正转型，为后续玩家提供价值评估体系。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
2025 社交新方式：当 AI 成为「第二个我」，去实现「真实连接」
作者作为业余AI产品经理，体验Second Me这款AI应用。它能借助AI复刻「AI自我」，基于记忆匹配社交，作者借此完成与他人的深度交流。同时探讨了AI社交风险，认为AI应是社交起点，帮人筛选和破冰。