NeurIPS 会前工作坊 CL4SM 征稿：让科学建模尊重物理定律
cici118 · reddit · 2026-10-12
ELLIS UnConference 上将举办 CL4SM（Constrained Learning for Scientific Modelling） 工作坊，作为 NeurIPS 2026 巴黎会前活动。
- 核心议题：机器学习模型能拟合数据却违反物理规律（质量/能量不守恒、负浓度、破坏边界条件），工作坊聚焦尊重守恒律、对称性、稳定性的建模方法
- 涵盖方向：软约束（惩罚/增广损失）、结构保持架构的硬约束、投影与可微优化层、学习动力学模型的稳定性与安全、物理一致的不确定性、气候/流体/能源等应用
- 投稿要求：2 页 PMLR 模板，单盲评审，非存档；接受已发表于 JMLR、NeurIPS、ICML 等顶刊顶会的近期论文
- 时间：投稿截止 2026 年 10 月 30 日，11 月 12 日通知，12 月 8 日在巴黎 Palais des Congrès 举行
「研究」频道最新
- 实测 8 个 AI 引擎 150 个购买问题:Reddit 引用几乎全来自谷歌系 — drrickio · 2026-10-12
- 开源整数乘法上界研究日志:公开实验记录供 agent 跨团队协作 — IgorCarron · 2026-10-12
- 用统计力学解释 LLM:3418 步梯度即可从随机态涌现连贯推理 — TinfoilTricorn · 2026-10-12
- LessWrong 长文质疑 Lean4：为何没人能证明它是一致的 — thomasahle · 2026-10-12
- NTU mmlab 发布 ThinkDrag:用视觉推理理解拖拽编辑语义 — mmlab-ntu · 2026-10-12
- Dex-One2Many:一段人类视频训出灵巧手策略,未见场景领先基线 71% — Jusuk Lee · 2026-10-12