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当AI进入物理世界：西门子科技大会要回答一个关键问题 | 甲子光年

2026年3月23 - 24日西门子将在北京举办科技大会，将系统呈现AI进入现实工业系统后的技术结构，探讨AI融入生产体系问题。大会还将举行多场活动，众多企业领袖将参与对谈。

Andrej Karpathy发长推提出颠覆性观点，认为人们用错误框架理解AI，对比了动物智能与LLM智能的优化动力、根本差异等，强调优化目标决定智能形态，指出应按其机制对待AI。

Dedoc是开放通用系统，能将文档转换为统一格式，提取逻辑结构和内容。用Python实现，支持多种格式，有可扩展性等优势，还能处理扫描文档，可用于多个系统，介绍了安装方法。

在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。

当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。

天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统，把「大脑感知 - 决策 - 行动」循环搬进电脑，让数百虚拟人在线逃生。该系统能实时呈现地形等信息，还能标记身体碰撞力，可用于公共安全场景演练。

德勤报告显示86%多Agent项目落地失败，硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法，系统容错率翻倍、完成率跃升，成本大幅降低。跑分追平Codex，还展现出自组织潜力。

伴随方法用于高维优化问题，但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN)，构建流场解与伴随向量映射模型，有精度和泛化性，能加速优化，方便嫁接求解器。

AI搜索引擎渐成主流，OpenAI引入商业推荐后，内容在AI搜索成爆款取决于AI引用偏好。CMU团队在ICLR 2026论文中提出AutoGEO，抽取引擎偏好规则改写网页，实验证明其有效且兼顾引擎效用。

作者白杨SEO结合ChatGPT选题，分享3步关键词挖掘法。先找种子词，可从产品、人群需求、对手入手；再拓展长尾词，用搜索引擎、工具、AI辅助；最后数据筛选，看搜索量、竞争度、商业价值。