Топ-студент Tsinghua University запускает стартап по физическим моделям мира
Топ-студент Tsinghua University запускает стартап по физическим моделям мира 💡 Эксперт по машинному обучению Wu Haixu, получивший в 2022 году престижную стипендию Tsinghua University, начал предпринимательскую деятельность в сфере создания моделей мира. Его новая компания, Wuyuan Technology, уже привлекла значительные инвестиции от ведущих фондов, включая Ant Group, Meituan, Fortune Capital и Starlink. Благодаря этим раундам финансирования оценка компании достигла нескольких сотен миллионов долларов. Стратегия стартапа фокусируется на разработке моделей мира, интегрирующих физические принципы, что позволяет им точнее имитировать реальные процессы. ⚡ Техническая основа компании тесно связана с недавними исследованиями Wu Haixu. В феврале этого года он выступил первым автором работы GeoPT, вызвавшей широкий резонанс в научном сообществе. В статье предложена новая парадигма предобучения, использующая «синтетическую динамику» для перехода от статической геометрии к динамическому пространству. Это позволяет модели формировать физическую интуицию, анализируя эволюцию траекторий частиц на данных без разметки. Среди соавторов значатся известные учёные: Long Mingsheng из Tsinghua University, He Kaiming и Wojciech Matusik из MIT. 🤔 Wu Haixu имеет сильную академическую базу, полученную в Tsinghua University, где он изучал как программную инженерию, так и чистую математику. В 2019 году он проходил стажировку в Harvard University под руководством Hanspeter Pfister. Его докторская работа под наставничеством Long Mingsheng привела к созданию Autoformer — модели, ставшей вехой в области долгосрочного временного прогнозирования. К моменту получения стипендии в 2022 году он уже опубликовал 7 статей в топовых конференциях уровня CCF-A, включая ICML и NeurIPS. Позже он продолжил работу в MIT CSAIL, где сфокусировался на масштабируемых принципах для физических систем. 📌 Что это значит на практике: Запуск Wuyuan Technology демонстрирует, что фокус индустрии смещается от абстрактных языковых моделей к «физическому интеллекту». Интеграция глубокого обучения с законами физики открывает путь к созданию более надёжных систем для робототехники и промышленного моделирования. 🚀 На данный момент индекс цитирования работ Wu Haixu в Google Scholar составляет 29 611. Его исследования охватывают три ключевых направления: масштабируемые нейросети на основе физических принципов, сквозные фундаментальные физические модели и системы научного обучения с учётом специфики домена. Этот переход от академических публикаций к коммерческому продукту укрепляет позиции Китая в гонке за создание моделей, способных понимать и предсказывать поведение реального мира. Перевод и адаптация: AI Lab. Источник: QbitAI (量子位), https://www.qbitai.com/2026/10/503880.html #AI #WorldModels #Physics #Startup #Tsinghua