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    <title>物理模拟 on AI内参</title>
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    <description>Recent content in 物理模拟 on AI内参</description>
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      <title>世界模型的迷局：当AI试图跨越从“比特”到“原子”的物理鸿沟</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/article-20260708121012111-1/</link>
      <pubDate>Wed, 08 Jul 2026 12:10:12 +0800</pubDate>
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      <description>世界模型正在从一个模糊的概念营销演变为AI通往物理世界的必由之路。通过渲染、模拟与规划三大能力的融合，AI正试图跨越统计拟合与物理因果之间的认知鸿沟，从而从数字内容工具蜕变为具备具身智能的物理决策者。</description>
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      <title>从概率生成到物理模拟：Sora 如何重构我们理解现实的算力边界</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/sora--20260707204008746-0/</link>
      <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 20:40:08 +0800</pubDate>
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      <description>Sora 通过引入 Diffusion Transformer 架构，实现了视频生成性能的指数级扩展。它不仅标志着内容创作进入生成式工业化阶段，更展示了 AI 从像素统计转向物理规律模拟的深刻趋势，预示着一个能够预测现实世界的智能仿真时代的到来。</description>
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      <title>哈萨比斯：在奇点边缘，重塑现实的模拟者</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/article-20260626084004811-1/</link>
      <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 08:40:04 +0800</pubDate>
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      <description>德米斯·哈萨比斯通过将“想象力”定义为一种脑内“物理模拟器”，推动了Google DeepMind在多模态与科学探索领域的布局。他坚信AGI必须通过理解物理世界来实现，并不受行业人才波动的影响，致力于将AI打造为解析宇宙规律的终极工具。</description>
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      <title>超越语言的边界：李飞飞的世界模型如何定义AI的下一个十年</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/article-20260609084007022-3/</link>
      <pubDate>Tue, 09 Jun 2026 08:40:07 +0800</pubDate>
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      <description>李飞飞通过界定“渲染器、模拟器、规划器”三大核心功能，将AI的发展重点从单纯的语言统计转向对物理时空规律的深度理解，揭示了“空间智能”作为未来工业和机器人技术基石的战略价值。</description>
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