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一篇博客教程，解释如何在Godot游戏引擎中实现Navier-Stokes流体模拟，包含代码和数学解释，供学习使用。
一项实验向 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等其他模型提供相同的双摆提示，结果显示它们选择了相反的角约定，导致在共享渲染器中立即出现可见的不匹配。这种约定分裂在不同模型家族间并非随机，表明在经典力学问题的训练数据分布中存在偏差。
本文提出了一种基于代理的框架，利用编码代理从自然语言提示生成物理上可信的世界模拟，在物理准确性和指令保真度方面优于基于视频的模型。
RigidFormer 是一种新型的无网格、以对象为中心的 Transformer 模型，能够从点云中学习刚体动力学。在多对象接触动力学方面，其在速度和可扩展性上优于基于网格的基线模型。
Yann LeCun的团队发布了LeWorldModel，一个仅有1500万参数的物理模型，在单张GPU上训练数小时，在规划速度和物理合理性上超越了价值数十亿美元的基础模型，挑战了主流的规模扩展范式。
PhysForge 是一个两阶段框架，能够生成具备物理基础和运动学参数的交互式 3D 资产，解决了虚拟世界中静态几何模型带来的瓶颈问题。
Google DeepMind 维护的 MuJoCo 是一款高性能开源物理引擎，提供 C/Python API 与 Unity 插件，专为机器人与机器学习研究设计。
The Well是一个包含16个领域、15TB多样化物理模拟数据集的大规模集合，旨在为时空物理系统的机器学习代理模型提供基准测试。它提供了统一的PyTorch接口和示例基线，以加速基于模拟的工作流程。
ppf-contact-solver 是一个用于壳、固体和杆的基于物理模拟的开源接触求解器，由 ZOZO 开发。它具有强大的 GPU 加速接触求解能力，可扩展至超过 1.8 亿个接触点，并可与 Blender 和 JupyterLab 集成。