何恺明团队推出GeoPT，开创性预训练方法使模型自主学习真实物理法则
静态3D资产缺乏动力学信息，而真实物理标签又过于昂贵——物理仿真如何实现规模扩展？何恺明团队的最新论文GeoPT提出了一种新的解决方案。GeoPT创新性地引入了合成动力学（Synthetic Dynamics），将静态几何数据提升到动态空间中，使模型能够从无标签数据中学习粒子轨迹变化，并理解物理现象的本质。在相同精度条件下，GeoPT可以显著减少60%的物理仿真所需的数据量。我们现在来看看具体是如
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何恺明团队推出GeoPT，开创性预训练方法助力模型自主学习真实物理法则
静态3D资产缺乏动力学信息，而真实物理标签的成本又极高—— 物理仿真的扩展性该如何实现？ 何恺明团队的最新研究提出了一种新的解决方案GeoPT—— GeoPT创新地引入了合成动力学（Synthetic Dynamics），将静态几何提升至动态空间，使模型能在无标签数据中通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。 在同等精度条件下，GeoPT最多可以减少60%的物理仿真数据需求。 接下来让我们进一步
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