世界模型赛道持续吸引顶尖人才加入。
量子位了解到,2022年获得清华大学特等奖学金的吴海旭,已在今年悄然投身世界模型创业。
其创办的公司名为物原科技,至今已完成三轮融资,公司估值达到6亿美元,投资方包括蚂蚁集团、美团、达晨财智、星连等一线机构。
今年2月,吴海旭作为第一作者的研究GeoPT引发技术界广泛讨论。
该研究提出一种新型的动力学提升预训练范式,利用合成动力学(Synthetic Dynamics)将静态几何“提升”至动态空间,使模型能够在无标签数据中通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。
该论文的作者还包括清华大学软件学院长聘副教授龙明盛(吴海旭博士导师)、MIT的何恺明,以及MIT教授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,选择从具备物理建模能力的世界模型入手。
据接近物原科技的知情人士透露,该方案在技术思路上一定程度上延续了GeoPT的研究方向。
吴海旭于2016年进入清华大学软件学院软件工程专业攻读本科,并从次年起在清华数学科学系攻读纯数学与应用数学第二学位。
2019年暑期,他曾作为访问学生前往哈佛大学Visual Computing Group进行研究,导师为教授Hanspeter Pfister。
本科毕业后,他在清华大学软件学院开启研究生阶段,导师为副教授龙明盛。
龙明盛课题组早期专注于迁移学习(Transfer Learning),后来重点转向时序基础模型、时空预测、AI for Science、气象大模型等领域。
2022年,吴海旭获得清华大学特等奖学金。
清华特奖的含金量众所周知,月之暗面杨植麟、OpenAI陈立杰、谷歌姚顺宇(有传闻称其已离职并创业RSI)、Sand.ai曹越、LiberAI刘松铭等都曾获此奖项。
特奖答辩时,吴海旭已在ICML、NeurIPS、IEEE TPAMI等CCF-A类会议/期刊发表论文7篇,其中一作或共一6篇。
当时他的核心成果是Autoformer,该研究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,被誉为长时序预测(LSTF)里程碑模型。
Autoformer之后,他又发表了PredRNN、Corrformer、Neural-Solver-Library、FlashBias等工作。
2025年起,他前往MIT CSAIL从事博士后研究,GeoPT正是这一时期的代表性工作。
在此期间,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,研究方向涵盖计算机图形学、计算制造、机器人学等多个领域,致力于通过算法连接数字世界与物理制造。
吴海旭现在的个人主页注明,其个人的研究重点集中于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。
其研究聚焦物理系统与动力系统两大主题,主要分为以下三个方向:
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)
截至目前,吴海旭的谷歌学术引用量达到29611。
参考链接:
[1]https://wuhaixu2016.github.io/
[2]https://scholar.google.com/citations?user=oLL_x0wAAAAJ&hl=en
[3]https://people.csail.mit.edu/wojciech/
[4]https://www.thss.tsinghua.edu.cn/info/1023/2032.htm
本文来自微信公众号 “量子位”(ID:QbitAI),作者:衡宇,36氪经授权发布。
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