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AI模型学习力学和热力学中的本构律
研究人员开发了新颖的物理信息神经网络框架，用于发现力学中的本构模型。一种方法通过将各向异性屈服函数表示为凸神经网络来识别它们，并使用力平衡损失进行训练，并通过基准研究进行验证。另一个框架通过学习内部能量和耗散势来解决完全耦合的热力学问题，使用输入凸神经网络，确保热力学可容性，并在合成数据和实验数据上展示了准确性。
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新AI研究探讨模块化在持续学习中的作用
两篇新研究论文探讨了模块化在持续学习中的作用，该领域专注于使AI系统能够在不忘记先前知识的情况下学习新信息。其中一篇论文《当模块化在持续学习中有益时，维度控制》研究了表示维度和任务相似性如何与模块化架构相互作用。研究发现，模块化在低维环境中至关重要，能够带来更有条理和可解释的学习，而在高维的“懒惰”模式下，其影响甚微。第二篇论文《位置：模块化记忆是持续学习智能体的关键》认为，通过模块化记忆将权重内学习与上下文内学习相结合，对于创建能够…