物理AI的下一站:让AI发现人类不知道的方程
机器之心对话东方理工陈云天:从"知识嵌入"到"知识发现"的双向耦合范式。用AI从真实实验数据中找出人类未知的控制方程(如海浪破碎方程),用机械臂高通量实验找色谱方程替代耗时实验;他判断AI科学家"一定到了这个节点",但资本市场节奏与湿实验闭环的天然慢速之间正在撕开一个gap,而通用模型"每个行业都很浅",真正的机会在把物理一致性嵌进专业模型。
机器之心对话东方理工陈云天:从"知识嵌入"到"知识发现"的双向耦合范式。用AI从真实实验数据中找出人类未知的控制方程(如海浪破碎方程),用机械臂高通量实验找色谱方程替代耗时实验;他判断AI科学家"一定到了这个节点",但资本市场节奏与湿实验闭环的天然慢速之间正在撕开一个gap,而通用模型"每个行业都很浅",真正的机会在把物理一致性嵌进专业模型。
整理自机器之心AI技术活动的圆桌对话。嘉宾包括中国人民大学张少林、清华大学李佳、西湖大学张弛、华为诺亚方舟实验室Agent专家开国。四位嘉宾围绕"Agent是否出现了新范式"展开讨论,梳理了从Prompt→Context→Harness→Loop的概念演进逻辑——这并非范式革命,而是模型能力与任务复杂度之间"不对等关系"持续再平衡的结果。讨论还深入了Agent核心工作单元的变化、多Agent通信从语言走向潜空间的学术前沿及其黑箱化风险、自进化Agent的火与限界,以及Loop模式下验证困难度急剧上升的现实挑战——尤其是在代码生产场景中,AI凌晨提交万行commit时人类是否敢于直接合入的核心困境。