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Physics Based Simulation
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语言模型与物理模拟相结合，助力无机材料合成规划
研究人员开发了一个新框架，将大型语言模型（LLMs）与基于物理的模拟相结合，以辅助无机材料合成的规划。这种混合方法利用热力学数据库和简化的动力学模型来近似真实的合成条件。在涉及铌-氧系统的案例研究中，LLM生成的合成路线比传统的路径规划算法更有效，证明了LLM在复杂材料科学挑战中的隐式先验知识的价值。
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机器人通过koopman 算子回归学习动态折叠衣物
研究人员开发了一种新的动态机器人布料折叠方法，该方法使用koopman 算子回归来创建布料动力学的线性模型。与传统方法相比，这种方法可以实现更快、更准确的折叠轨迹。该技术将基于物理的模拟与机器学习相结合，以生成可由机器人操纵器执行的高效折叠计划，并在模拟和真实世界实验中均取得了成功。