融合真实世界物理信息的AIGC

随着提示和人类反馈强化学习的引入,通过加速实验流程和提供高精度预测,生成式人工智能已经广泛应用于物理、化学等理工领域中,正逐步革新科学研究的传统模式.尽管如此,仅从有限的标注样本出发,训练一种可以泛化至任意相似场景的鲁棒生成式人工智能似乎仍然遥不可及.这一挑战本质上源于物理信息在现有人工智能生成内容(Artificial intelligence generative content, AIGC)的实践中尚未得到充分融合.在过去受计算资源不足等客观因素阻碍的情况下,AIGC在物理层面上的认知能力始终未能取得显著的进展.如今,伴随硬件升级带来的OpenAI,Google等展现的智能进步,上述局面有望改观.本文全面梳理了物理信息与AIGC结合的最新研究动态,包括物理信息的多种来源、融合框架及具体案例分析,并总结了该领域面临的前沿挑战与潜在发展机遇.