X @MistralAIAI 評分45
Mistral 與 CERN 合作探索大型物理模型
Mistral AI 與歐洲核子研究中心（CERN）宣布合作，探索用大規模 AI 模型應對粒子物理日益增長的複雜度。雙方的目標是訓練一個單一的大型物理模型（Large Physics Model），訓練資料為數十億次模擬對撞。目前公開的只有合作意向與這一目標，模型規模、時間表與開放方式均未披露。
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機器之心● 精選AI 評分78
輝達 Physis-Lang 登頂 Physics-IQ Verified，用物理語言描述提升影片生成
輝達聯合 MIT 與牛津大學提出的 Physis-Lang，把物理原因、規律和結果寫進影片文字描述，並貫穿資料篩選、模型訓練與影片生成。其 Cosmos3-Super 與 Cosmos3-Nano 在 Physics-IQ Verified 榜單以 48.2 和 43.3 分列前二，Super 較此前最高分高出 5.5 個百分點。基於 Cosmos3-Nano 的版本在論文四項物理 benchmark 上取得開源最佳，三項總分超過 Veo 3.1。
Hacker News front pageAI 評分53
CERN 與 Mistral 簽署意向書，共建首個對撞機物理大模型
CERN 與 Mistral 於 10 月 15 日簽署意向書，將建立長期戰略合作，開發面向科學發現的基礎模型。核心目標是打造首個對撞機物理基礎模型：一個在 LHC 數十億次模擬質子對撞資料上預訓練的「大型物理模型」，可同時承擔對撞重建、粒子識別、異常訊號標記和未來探測器設計評估等任務。CERN 已儲存約 1EB 的 LHC 實驗資料，2030 年前後 HL-LHC 投運後對撞數量將再增十倍；合作初期聚焦高能物理，後續有望服務更廣科學領域。
Latent Space● 精選AI 評分69
Periodic Labs 訪談：用物理實驗訓練 AI 科學家，加速材料發現
Periodic Labs 聯合創始人 Liam Fedus 與 Ekin Dogus Cubuk 在一檔播客中介紹了其「合成超級智慧」構想：以真實物理實驗作為強化學習環境，訓練能自主發現新材料的 AI 科學家。這家成立一年的公司正搭建自動化實驗室，希望讓每臺儀器擁有「140 IQ」，並用做科學的完整過程而非僅論文結果來訓練模型。他們認為失敗的實驗可能是最有價值的訓練資料，自主實驗可把數十年的試錯壓縮到數月，目標材料涵蓋室溫超導、磁體與電池。
TechCrunch AIAI 評分43
輝達前機器人產品負責人轉做投資，稱機器人仍處樂高時代
在輝達領導機器人平台產品營銷七年的 Amulya Vishwanath，如今轉而投資 Physical AI，並認為機器人行業仍處於“樂高時代”、尚未迎來爆發。這一判斷與“通用基礎模型將推動機器人突破”的流行看法相反：執行器、機械手、軟體與安全標準等基礎構件仍在重建，而 Physical AI 的內涵也不止於機器人。
NVIDIA blogAI 評分53
輝達與德國簽約推進工業 AI，並投資四家初創
德國聯邦政府與輝達簽署意向宣告，將聯合推進面向物理 AI 的前沿模型，並對接德國“工業 4.0 平台”。黃仁勳同時宣布投資 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo、Reflex Aerospace 四家德國初創，屬於其在歐洲近 100 億美元投入的一部分。西門子同日宣布與輝達合作推進自主工廠，全虛擬產線除錯可減少最多 85% 的工程工作量，基於智慧體的生產規劃最高可降本 20%。