#物理仿真

一篇挺有意思的论文，教深度学习处理屈曲、相分离这类一对多解的分岔问题，单次推理就能出多个解分支，物理仿真方向的朋友可以看看。

有人把 61 篇图形学论文的物理仿真做成了 168 道题考 LLM，GPT-5.6-Sol 也只考了 48.7 分，想看模型写仿真代码的真实水平可以读读。

GS-Agent把多个AI智能体和物理引擎连起来，你只要说句话就能生成带物理模拟的4D场景，液体、物体碰撞都能搞定，做内容创作或模拟都省力。

这篇论文用RTS平滑器引导神经网络学缺失的微分方程，部分观测下就能恢复动力学，还能保持模型解释性。

AdaVoMP能预测3D物体的机械属性，分辨率比最好方法高16^3倍，还省计算，适合物理仿真。