物理界也有GPT了科学家训练出通用物理模型
科学家正在尝试打造一个“通用物理模型”(像GPT一样的基础模型)，但用来模拟现实世界的物理系统。他们做出的原型叫GPhyT，可以看作是物理界的预训练大模型。
它的目标不是精通某一种特定物理任务，而是能“看懂”各种力学系统的泛化能力，不用因为换了问题就重训一遍。
简单说下它怎么做的：
- 模型核心叫“神经微分器”，输入一段时间序列，比如速度、温度、压力，预测下一刻的状态变化；
- 使用时空统一建模的Transformer，能处理像涡流、冲击波这样时空耦合强的现象；
- 最后用数值积分（欧拉法）把预测的时间变化转成未来状态。
模拟数据这块，训练就用了1.8TB，涵盖各种类型：
- 流体力学（比如不可压缩流、热对流）
- 多相流（比如液体遇到固体障碍物）
- 热传导（比如热量在不同物质间的交换）
为了让GPT-style的模型能“悟性好”，团队还做了一些泛化设计：
- 在不同时间间隔上训练，逼模型学会“自己推时间单位”；
- 不同数据用不同方式归一化，防止模型记数据而不是物理规律。
效果方面，对比试验里，GPhyT比两个强模型FNO和UNet表现都更好，平均误差分别降了5倍和29倍。
零样本泛化能力：比如训练时从来没见过“超音速绕障流”，但只看环境数据，GPhyT就能模拟出弓形激波——这和语言模型遇新题能答题有异曲同工之妙。
模型还能做长时间推演，例如连续预测了50个时间步，在一些混沌系统上（像剪切流、多相流）略有误差，但大结构还是稳的。
不过它还远称不上完美。当前GPhyT只在2D平面上工作，未来需要扩展到3D；不少经典物理学科，比如力学或化学还没覆盖；长时间模拟还容易累计误差；而且它适应不了现实中多变的网格分辨率。
整体来看，这是机器学习冲进物理领域的一次野心尝试：想用一个足够通用的神经网络，把写了几十年的物理方程统统打包。
它离替代一切物理仿真器还有些距离，但也确实向通用物理引擎迈了一步。
感兴趣的小伙伴可以点击：github.com/FloWsnr/General-Physics-Transformer
