GeoPT

何恺明团队突破性研究：GeoPT用合成动力学预训练，让AI自学物理规律，节省60%仿真数据 静态3D资产缺少动力学信息，而真实的物理仿真标签又极其昂贵——如何高效扩展物理仿真模型的训练？ 何恺明团队的最新论文GeoPT 提出了一种新思路。该研究引入了一种名为动力学提升几何预训练 的全新范式，通过合成动力学 将静态几何“提升”到动态空间，使模型能够在无标签数据…