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清华特奖得主AI创业再+1：GeoPT一作入局物理世界模型
值得一提的是，从搭载物理建模能力的世界模型切入
量子位 | 公众号QbitAI
世界模型赛道仍在源源不断涌入最智慧的大脑。曾在2022年获清华特奖的吴海旭，已于今年悄然开启世界模型创业
大家都知道，公司名为物原科技，迄今为止迅速完成了多轮融资，公司估值来到数亿美元，投资方队伍中出现了蚂蚁、美团、达晨财智、星连等一线投资机构的的身影。吴海旭为一作的工作GeoPT
该工作提出了1种全新的动力学提升预训练范式，通过合成动力学（Synthetic Dynamics）将静态几何“提升”到动态空间，让模型在无标签数据上通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。该论文的作者中还出现了清华软件学院长聘副教授
这里多啰嗦一句，（吴海旭博士导师）、MIT
Wojciech Matusik
（吴海旭博士后所在项目组导师）等人。我们获悉，吴海旭此次创业，选用从
搭载物理建模能力的世界模型
据接近物原科技的知情人士透露，该方案一定程度上在技术思路方面延续了GeoPT的研究路线。吴海旭于2016年进入清华大学软件学院软件工程专业就读本科，并于次年起在清华数学科学系纯数学与应用数学攻读第二学位。2019年暑期，他曾作为访问学生进入哈佛大学Visual Computing Group开展研究，导师为教授Hanspeter Pfister。本科毕业后，他在清华大学软件学院开始了自己的研究生生涯，导师为副教授龙明盛。龙明盛课题组早期研究迁移学习（Transfer Learning），后来重点转向时序基础模型、时空预测、AI for Science、多模态世界模型等等。2022年，吴海旭获得了清华的特等奖学金。清华特奖的含金量大家应该多少有所耳闻，月之暗面杨植麟、OpenAI陈立杰、谷歌姚顺宇（江湖传言其已离职，创业RSI）、Sand.ai曹越、LiberAI刘松铭等都曾获得该奖项。特奖答辩时，吴海旭就已经在ICML、NeurIPS、IEEE TPAMI等CCF-A类会议/期刊上发表论文7篇，其中一作/共一6篇。当时他的核心研究成果是Autoformer
，该工作首次系统性地将序列分解思想与改进的注意力机制深度融合，被称为长时序预测（LSTF）里程碑模型。Autoformer后，他又发表了PredRNN、 Corrformer、Transolver、GeoPT等工作。前往MIT CSAIL从事博士后工作
，GeoPT正是这一时期他的代表性工作。这期间，吴海旭的博士后导师Wojciech Matusik是计算设计与制造领域的知名学者。他的研究横跨计算机图形学、计算制造、机器人学等多个方向，致力于用算法连接数字世界与物理制造。吴海旭现在的个人主页上注明，其个人的
研究重点主要面向深度学习与科学机器学习，目标是为物理系统构建可扩展原则
特别提醒一下：其研究聚焦物理系统与动力系统两大主题，主要分为以下3个方向：
大家要留意了：基于物理原理的可扩展骨干网络（Autoformer、Corrformer、Transolver）
端到端物理基础模型（TimesNet、Unisolver、GeoPT）
领域感知型科学学习系统（Flowformer、Transolver++、FlashBias）
很多朋友可能不知道，谷歌学术被引用数为29611
https://wuhaixu2016.github.io/
https://scholar.google.com/citations?user=oLL_x0wAAAAJ&hl=en
值得一提的是，熟悉行业的朋友都知道，https://people.csail.mit.edu/wojciech/
在这里要特别说明一下，https://www.thss.tsinghua.edu.cn/info/1023/2032.htm
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