X @OpenAIAI 評分37
OpenAI 招募工程師與軟體夥伴，推進物理世界工程
OpenAI 表示正推進面向「物理世界」的工程，目前處於早期階段，並公開徵集工程師、工程公司與軟體合作伙伴參與後續工作。帖文未披露具體產品、時間表或合作方式，僅給出官方頁面連結。
搜尋
找到 9 筆
量子位AI 評分61
清華特獎得主吳海旭創業物原科技，做物理世界模型
清華特獎得主、GeoPT 一作吳海旭已創立世界模型公司物原科技，從搭載物理建模能力的世界模型切入，迄今迅速完成多輪融資，估值達數億美元，投資方包括螞蟻、美團、達晨財智、星連。其技術思路一定程度延續 GeoPT 的研究路線，該工作提出合成動力學預訓練範式，把靜態幾何提升到動態空間，讓模型從粒子軌跡演化中獲取物理直覺，作者還包括龍明盛、何愷明與 Wojciech Matusik。吳海旭 2025 年起在 MIT CSAIL 做博士後，Google 學術被引 29611 次。
機器之心● 精選AI 評分75
Einsia 發布物理世界模型評測：Seedance 2.5 最高 57.76 分
Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 World Models' Last Exam in Physics，用 40 個任務、9 類物理現象測試 8 個影片生成模型，Seedance 2.5 以 57.76 分居首，MiniMax H3 以 54.89 分次之。評分由一致性分 C 與物理分 P 組成，物理分靠程式從影片中測量軌跡、週期、角度等量再按物理關係計算，且只有 C≥80 才計入總分。
機器之心● 精選AI 評分75
ROMA 讓機器人主動互動探索物體，7B 模型比肩 GPT-6 Astra
人大高瓴 GeWu-Lab、智源研究院等提出 ROMA 系統，讓多感測器機器人主動與物體互動來補全物理理解，其 ROMA-7B 模型在 ROMA Bench 的 2100 道題上取得 72.9% 成功率，整體與 GPT-6 Astra 持平，並超過 GPT-5.4 與 Gemini 3.5 Flash。該工作同時開源了覆蓋近 2000 個真實物體、視聽觸力四模態同步採集的互動資料集 ROMI-2K，以及包含單鏈、多鏈和意圖驅動三類任務的評測基準。
機器之心AI 評分58
Aether AI 發布因果驅動機器人系統 CRIS-0
Aether AI 發布因果驅動的機器人智慧系統 CRIS-0，演示中面對人類突然移走咖啡袋、燈光干擾、往盤裡放飲料罐、關門時伸手等干擾均能即時調整，反應速度達 0.1s 級。它把機器人智慧分成兩層：因果驅動機器人 Agent 負責任務拆解、階段驗證與失敗恢復，因果世界模型預測動作帶來的物理變化。相比端到端模型，它在抗干擾、模糊指令和長程任務上更穩；團隊稱該路線還可延伸到生物製藥、新材料研發，更底層的 Causation Transformer 仍在驗證。
機器之心● 精選AI 評分73
清華聯合清嶼科技推出自進化多物理場建模系統 EvoSim
清華大學張強教授團隊聯合清嶼科技、香港大學等提出 EvoSim，讓 AI 從「給定方程調參」轉向「從實驗偏差中追查物理機制、修訂方程並沉澱建模方法」。在電池快充析鋰起點預測任務中，其模型荷電狀態平均絕對誤差為 1.79%，優於人類專家模型；在 16 條動態電壓軌跡、約 11 萬個取樣點上，30 攝氏度 DST 工況均方根誤差為 7.62 mV。在 45 組任務執行中，建模或機制失敗減少 36.4%，累計執行時間減少 42.6%。
OpenAI NewsAI 評分26
ChatGPT 與 Codex 加速 CAD、PCB 設計與模擬
OpenAI 稱 ChatGPT 與 Codex 可幫助工程師加速 CAD、PCB 設計、模擬等面向物理世界的工作流。該內容面向工程場景，強調將 AI 用於硬體設計與工程流程，但未披露所用模型版本、可用範圍、價格或具體效能資料。
X @OpenAIDevsAI 評分33
GPT-6 Astra 遠端控制機械臂，社群實驗展示實體世界能力
OpenAI 開發者帳號介紹了 @Scav 和他組織的機器人社群：該社群把開發者聚在一起，探索 AI 在物理世界中能做到什麼。其中一項實驗裡，GPT-6 Astra 遠端操控了一隻機械臂。原文沒有披露這次實驗使用了什麼硬體、採用什麼控制方式、結果如何，也沒有說明 GPT-6 Astra 的發布時間和開放範圍。
量子位AI 評分41
中國電信邵廣祿：AI 安全是 AI 規模化應用的加速器
中國電信集團科技委主任邵廣祿在量子位撰文提出，AI 安全不是發展的剎車片，而是推動 AI 進入核心業務的加速器。文章歸納 AI 能力的六個變化：從回答問題走向自主呼叫工具、從單模型走向多智慧體、從輔助工具變成業務基礎設施、從閉源走向開源、從數字世界走向物理世界、競爭重心從訓練轉向規模化推理；風險也隨之從單點錯誤變為鏈式、湧現與外溢風險。作者給出“規模化應用=有效性×可靠性×安全性”的公式，建議安全能力內生化、重點攻關智慧體的身份與權限控制，並引入商業保險分擔剩餘風險。