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Carl Bergstrom
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AI框架通过神经网络增强数字材料建模
研究人员开发了一种新颖的数据驱动框架，用于模拟数字材料的复杂行为，这些材料是通过多材料3D打印创建的。该方法通过使用神经常微分方程（NODEs）从成分数据中直接预测材料参数或构建应变能函数来增强经典本构模型。该框架成功地捕捉了各种材料成分的速率相关刚度和滞后现象，同时保持了热力学一致性，为材料建模提供了一种更灵活和通用的方法。
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LLM可能通过增加研究压力损害科学质量
一篇新论文探讨了大型语言模型（LLM）在科学研究中意想不到的后果。作者们得出结论，LLM并没有增强科学家的能力，反而改变了学术激励机制。这种转变迫使研究人员以更快的速度产出更多成果，但可能会牺牲质量。