physics-inspired

Schema是一个框架，使前沿AI模型能够通过编写可执行程序来建模游戏环境、测试预测和规划，从而在ARC-AGI-3基准测试中达到99%的准确率。

本文提出了一种受物理学启发的框架，用于网络物理物联网系统中的结构归因。该框架采用基于无向能量的表示方法，无需有向因果图即可提供考虑依赖关系的解释。在工业物联网测试平台上的实验表明，与现有基于图的方法相比，该框架在归因准确性、鲁棒性和可扩展性方面均表现更优。

本文提出了NeTMY，一种免摊销的坐标神经场，用于NV色心量子传感中的逆问题，通过使用校正的前向模型和稀疏重建损失来克服中心坍塌病理。