解决物理AI预测漂移：开发者提出无漂移物理字节码架构
MarcJSchmidt · x · 2026-07-30
一位开发者分享了对物理 AI（如世界模型、JEPA 架构等）底层机制的深刻洞察与最新实践。
- 核心痛点：当前物理 AI 最大的错误是在时间轴（Δt）上预测下一个状态，这种方式无论怎么优化都会产生固有的漂移。
- 解决方案：经过数月的全职研究，作者迭代出了一种全新的架构，类似于“物理字节码”。
- 效果：该架构能够实现无休止的“零漂移”。虽然目前尚未实现完全的端到端训练，但已取得突破性进展。
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