Anima 创业公司要做物理世界基础模型,跨物理域训练反超单域模型
Latent Space · youtube · 2026-09-05
Latent Space 采访刚出 stealth 的 Accelerated Understanding 创始人 Anima Anandkumar 与 Benedikt Jenik,他们押注语言模型的规模化范式可以复制到物理世界:用单一模型学习流体力学、半导体、能源等不同物理系统。
关键信息:
- 实验显示跨多个物理域训练的模型,能超过同等规模的单域模型
- 技术路线:神经算子、分辨率不变架构、仿真器生成课程、基于物理定律的自我改进
- 计算规模惊人:万亿 token 级训练、五万亿 token 级推理、输出达数十 TB
- 物理定律提供密集、客观的训练信号,物理 AI 在自我改进上可能优于语言模型
- 首批商业方向:半导体设计制造、能源、地热勘探与科学发现
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