AI代理模型
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-05
AI代理模型的視頻教程
AI材料本構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型理論與實(shí)踐
重點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)代理本構(gòu)模型論文講解，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)，訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嵌入ABAQUS進(jìn)行真實(shí)應(yīng)用
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基于AI模型和全頻譜仿真的高保真減振器虛擬調(diào)校
核心議題與收獲： · AI-MBD如何在整車和駕駛員在環(huán)仿真中提高減振器模型的準(zhǔn)確性； · VI-grade緊湊型 FSS 模擬器如何通過運(yùn)動提示、振動反饋和硬件在環(huán)集成實(shí)現(xiàn)更快、更逼真的調(diào)校； · Astemo如何將沉浸式仿真應(yīng)用于評估微調(diào)變化、重現(xiàn)道路輸入并加速底盤開發(fā)。
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isight集成catia_icem_fluent_仿真進(jìn)行氣動優(yōu)化（基于Kriging代理模型）
catia參數(shù)化建模與二次開發(fā)； ICEM網(wǎng)格劃分方法設(shè)置（非結(jié)構(gòu)+邊界層）、rpl文件錄制； Fluent的TUI語言教學(xué)，計(jì)算工況的建立； 基于Kriging代理模型的多島遺傳算法用于氣動優(yōu)化工作：初始樣本點(diǎn)選擇、代理模型搭建、多島遺傳算法設(shè)置等； isight集成catia+icem+fluent用于氣動優(yōu)化工作。
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AI代理模型的實(shí)例教程
Neuron Studio可針對模型到應(yīng)用，提供一站式、全鏈路、自動化的開發(fā)協(xié)助，不僅讓AI應(yīng)用開發(fā)的全流程可視化，更帶來整個多種工具的一站式開發(fā)能力，還支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動化調(diào)優(yōu)和跨模型全鏈路分析功能，針對AI應(yīng)用開發(fā)的三大痛點(diǎn)逐個擊破。
當(dāng)前AI應(yīng)用開發(fā)者在使用開發(fā)工具時會面臨一個很頭疼的問題，種類多、功能不聚合、過于碎片化，導(dǎo)致開發(fā)過程非常復(fù)雜。Neuron Studio整合了多個MLKits工具，包含模型轉(zhuǎn)換、模型量化和模型調(diào)優(yōu)，將關(guān)鍵模塊融合成一站式、可視化的完整開發(fā)鏈路，開發(fā)者不再需要“拼積木式”組合多個工具，只用一套工具就可以已全部搞定，極大提升開發(fā)效率。
Neuron Studio 還支持自動化調(diào)優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的帶寬及性能，在開發(fā)過程中，將性能和內(nèi)存占用自動優(yōu)化至最佳配置。而且，開發(fā)者可以全程監(jiān)控大模型演化過程。以前萬組參數(shù)手動調(diào)優(yōu)動輒需要一周，而現(xiàn)在只要幾個小時即可完成。
此外，Neuron Studio打造了跨模型全鏈路分析功能，提供全局視角和執(zhí)行流程。開發(fā)者不在需要針對大模型中不同模塊各自獨(dú)立分析，實(shí)現(xiàn)“全局視角、一站掌控”，大幅節(jié)省模型分析時間。
這不僅僅是工具的升級，更是邁向智能體化用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
天璣AI開發(fā)套件 2.0，全面釋放天璣端側(cè)AI能力
去年，天璣AI開發(fā)套件一經(jīng)發(fā)布就廣受開發(fā)者好評和推薦。在MDDC 2025上，聯(lián)發(fā)科帶來了全面升級的天璣AI開發(fā)套件2.0，在模型庫規(guī)模、架構(gòu)開放程度、前沿端側(cè)AI技術(shù)支持和端側(cè)LoRA訓(xùn)練落地等方面均迎來全面躍遷，為開發(fā)者提供了更全面、更開放、更強(qiáng)大的端側(cè)AI開發(fā)解決方案。
端側(cè)AI應(yīng)用開發(fā)往往需要調(diào)用各種各樣的大模型能力，需要更豐富、類型更多的模型適配。
展開 我認(rèn)為AI面臨的挑戰(zhàn)是全方位的，涵蓋了許多不同的挑戰(zhàn)和危險(xiǎn)，這些挑戰(zhàn)和危險(xiǎn)彼此矛盾。我認(rèn)為開源與閉源是一個很好的例子。為什么開源是理想的？讓我這么說吧，開源AI有什么好處？答案是：防止AI建設(shè)者手中集中權(quán)力。
如果你生活在一個世界上，比如只有少數(shù)公司控制這種非常強(qiáng)大的技術(shù)，你可能會說這是一個不理想的世界，AI應(yīng)該是開放的，任何人都可以使用AI。這是開源的論點(diǎn)。
當(dāng)然也有因?yàn)樯虡I(yè)激勵反對開源，但還有另一個長期的論點(diǎn)也反對開源：那就是如果我們相信，AI最終會變得無與倫比的強(qiáng)大，如果我們達(dá)到一個AI如此強(qiáng)大的程度，你可以簡單地告訴它：“你能主動創(chuàng)建一個生物學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室嗎？主動完成所有的文書工作，運(yùn)營工作空間，招聘技術(shù)人員，聚合實(shí)驗(yàn)，主動完成所有這些事情"。
當(dāng)AI開始變得令人難以置信的強(qiáng)大，難道這也應(yīng)該開源嗎？
所以我對開源問題的立場是：我認(rèn)為可以考慮這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。它們有多智能，能做多少事情。當(dāng)能力較低時，我認(rèn)為開源是一件好事，但在某個時候，(具體是哪個時候)可以辯論一下，但我會說，在某個時候，能力會變得如此巨大，以至于開源AI模型是明顯不負(fù)責(zé)任的。
GPT之父OpenAI Ilya斯坦福談AI 完整版3-4
Ravi：
閉源的決定是出于這個考量嗎？還是出于與微軟或其他人達(dá)成妥協(xié)以支持業(yè)務(wù)可行性的必要性？決定實(shí)際上是由這一理由驅(qū)使的，還是更多出于需求？
Ilya：
我要表達(dá)的意思是，在我看來，當(dāng)前AI的能力水平還不高，不至于因?yàn)榘踩剂慷]源模型。這種研究目前確實(shí)是競爭階段。我認(rèn)為，這些模型的能力如果繼續(xù)增強(qiáng)，將有一天，安全考量會成為不開源這些模型的明顯和直接的驅(qū)動力。
這是開源與閉源的問題，但您的問題還提出了另一個方面，即非營利性與營利性。我們也可以討論這個問題。
展開 <strong>但RapidMiner 的優(yōu)勢就是：</strong></p><p><br></p><p>即使<strong>你不是AI專家，也能用RapidMiner 做出專家級的模型。</strong></p><p><br></p><p>在這個案例中，我們<strong>只花了2小時</strong>，就跑出了一個準(zhǔn)度媲美論文級別的模型，<strong>還能復(fù)用、能上線、能部署。</strong></p><p><br></p><p>如果你也是電池行業(yè)、材料行業(yè)、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)相關(guān)的從業(yè)者，或者你團(tuán)隊(duì)中苦于AI“想做不會做、請人太貴、做出來不能落地”，那么——</p><p class="ql-align-center"><a href="https://52360626.beschannels-plus.com/forms/87U4ZH4" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>?? Altair RapidMiner</strong></a><strong>，值得你試試。
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AI高斯混合模型
1 在 AI 中 學(xué)習(xí)-5. AI 中的概率模型處理不確定性
人工智能 （AI） 中的學(xué)習(xí)是指系統(tǒng)通過經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)或與環(huán)境的交互隨著時間的推移提高其任務(wù)性能的過程。
5. AI 中的概率模型處理不確定性，進(jìn)行預(yù)測，并對復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模，其中不確定性和可變性起著至關(guān)重要的作用。這些模型有助于推理、決策和從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
假設(shè)有一組數(shù)據(jù)點(diǎn)需要根據(jù)它們的相似性分為幾個部分或集群。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這稱為聚類。有幾種方法可用于聚類：
? K 表示聚類
? 分層聚類
? 高斯混合模型
在本文中，將討論高斯混合模型。
2 正態(tài)分布或高斯分布
在現(xiàn)實(shí)生活中，許多數(shù)據(jù)集可以通過高斯分布（單變量或多變量）進(jìn)行建模。因此，假設(shè)這些集群來自不同的高斯分布是非常自然和直觀的。或者換句話說，它試圖將數(shù)據(jù)集建模為多個高斯分布的混合。這就是這個模型的核心思想。
在一維中，高斯分布的概率密度函數(shù)由下式給出
其中 μ和 σ2分別是分布的平均值和方差。對于多元（假設(shè) d 變量）高斯分布，概率密度函數(shù)由下式給出
這是一個μd維向量，表示分布的平均值，是 d X d 協(xié)方差矩陣。
3 高斯混合模型
假設(shè)有 K 個集群（為簡單起見，這里假設(shè)集群的數(shù)量是已知的，它是 K）。soμ 和 也是每個 k 的估計(jì)值。如果只有一個分布，它們就會用最大似然法來估計(jì)。但是由于有 K 個這樣的集群，并且概率密度被定義為所有這些 K 分布的密度的線性函數(shù)，即
其中 πk是 k的混合系數(shù)th分配。為了通過最大對數(shù)似然法估計(jì)參數(shù)，請計(jì)算 p(X∣μ,Σ,π)。
現(xiàn)在定義一個隨機(jī)變量 γk(X)，使得γk(X)=ρ(k∣X)。
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</jsk>
</div><p><br></p><p><strong>2、AI代理模型，速度提升超千倍</strong></p><p>采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類<span style="color: rgb(9, 64, 142);">MLP</span>、<span style="color: rgb(9, 64, 142);">KAN</span>等多種降階算法，AI代理模型實(shí)現(xiàn)了流固全域全節(jié)點(diǎn)溫度預(yù)測，最大相對誤差僅0.2%，平均誤差0.005%，速度提升超過1000倍。在保證高精度的同時，極大縮短了仿真時間，顯著提高了工作效率。
展開 
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AI代理模型的最新內(nèi)容
<p>隨著底盤開發(fā)對舒適性和NVH要求不斷提升，高保真的虛擬調(diào)校已成為縮短研發(fā)周期的關(guān)鍵。工程師不僅需要建立精確的減振器模型，更需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時可調(diào)的沉浸式調(diào)校體驗(yàn)。</p><p>本次網(wǎng)絡(luò)研討會將介紹Astemo如何將AI-MBD（基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的減振器模型）與全頻譜仿真相結(jié)合以優(yōu)化底盤開發(fā)流程，并展示VI-grade緊湊型FSS模擬器的實(shí)時演示、Astemo實(shí)驗(yàn)室獨(dú)家視頻（呈現(xiàn)模擬器集成硬件在環(huán)如何提供實(shí)時反饋
在工程仿真領(lǐng)域，一個長期困擾科研人員的悖論是：模型越精確，計(jì)算越昂貴；計(jì)算越昂貴，交互越遲鈍；交互越遲鈍，設(shè)計(jì)迭代越緩慢。 當(dāng)COMSOL Multiphysics將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、高斯過程（GP）和多項(xiàng)式混沌展開（PCE）三種代理模型深度集成到平臺中時，這一悖論被徹底打破——完整有限元模型（FEM）的"小時級求解"被壓縮為代理模型的"毫秒級響應(yīng)"，而精度損失被控制在工程可接受范圍內(nèi)。
代理模型訓(xùn)練
系統(tǒng)
Linux（RHEL 9 / Ubuntu 22.04）+ Windows 雙系統(tǒng)
DAKOTA、OpenTURNS 在 Linux 下生態(tài)更完整；Windows 保留下游 CAD 兼容性
功耗預(yù)估
1000W–1400W
本次演講將介紹 Ansys SimAI 云原生 AI 仿真平臺，分享基于 LS-DYNA 數(shù)據(jù)訓(xùn)練 AI 代理模型、實(shí)現(xiàn)側(cè)面柱碰撞性能秒級預(yù)測的實(shí)踐，驗(yàn)證 AI 在碰撞仿真中的高精準(zhǔn)度與效率優(yōu)勢，推動 CAE 工作流向 AI 增強(qiáng)的自主工程探索演進(jìn)，為汽車被動安全研發(fā)提供全新增效方案。
4月22日16:00，Ansys官方『AI驅(qū)動的OSA模型助力高速電光仿真全流程』研討會將介紹一種用于高速光學(xué) SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。感興趣的下滑預(yù)約學(xué)習(xí)??
時間：4月22日（星期三），16:00-17:00
內(nèi)容簡介：
本次 webinar 將會介紹一種用于高速光學(xué) SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。該模型采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法模擬光學(xué)器件的非線性行為
3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應(yīng)用」，將介紹GenAI技術(shù)和傳統(tǒng)Lint流程相結(jié)合的新技術(shù)--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術(shù)不僅能理解Lint報(bào)錯的原因并提供精準(zhǔn)的代碼修復(fù)建議，還能通過自然語言描述來滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過自然語言描述直接生成期望的waiver
3Dfindit利用群體智能來簡化設(shè)計(jì)流程
CADENAS公司通過新的“群體智慧”功能簡化了3Dfindit用戶的設(shè)計(jì)流程。3Dfindit提供超過6000個經(jīng)認(rèn)證的制造商產(chǎn)品目錄。該平臺擁有一個大數(shù)據(jù)云，累計(jì)超過60億次制造商組件數(shù)據(jù)下載，這些數(shù)據(jù)將在未來作為群體知識提供給用戶和其他相關(guān)需求者。
工程設(shè)計(jì)的時代變遷
近年來，人工智能領(lǐng)域迎來了一場深刻的技術(shù)范式變革。隨著大模型在多模態(tài)感知與復(fù)雜推理能力上的突破性進(jìn)展，具身智能正從簡單的"執(zhí)行工具"向具備自主決策能力的"智能體"進(jìn)化。這一轉(zhuǎn)變不僅重新定義了機(jī)器人的能力邊界，更徹底重構(gòu)了人工智能技術(shù)創(chuàng)新的底層邏輯，推動產(chǎn)業(yè)進(jìn)入"認(rèn)知智能+物理執(zhí)行"深度融合的全新周期。
技術(shù)突破：從感知到?jīng)Q策的跨越式發(fā)展
當(dāng)前，大模型技術(shù)已經(jīng)突破了傳統(tǒng)AI的局限，展現(xiàn)出前所未有的多模態(tài)理解能力
2.AI與仿真的結(jié)合（比如用AI加速計(jì)算、代理模型）正在成為解決復(fù)雜大系統(tǒng)問題的關(guān)鍵。
3.國產(chǎn)工業(yè)軟件（如華大九天、多體動力學(xué)新算法等）在特定垂直領(lǐng)域已經(jīng)開始發(fā)力。
如果大家對這些領(lǐng)域的具體技術(shù)落地感興趣，可以關(guān)注一下這個會。會議時間是2025年12月13-14日，在寧波。現(xiàn)場還有專門針對石油及能源化工、航空航天、汽車制造的分論壇。
在"智能優(yōu)化"領(lǐng)域，智能優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件AIPOD集成了專利級的優(yōu)化算法和AI代理模型，能夠自動在成千上萬種設(shè)計(jì)方案中尋找最優(yōu)解。
在"工業(yè)AI"領(lǐng)域，工業(yè)AI底座為具備數(shù)據(jù)、算法、模型與經(jīng)驗(yàn)的用戶提供開發(fā)智能應(yīng)用的工具，打造融合“AI、機(jī)理、仿真、優(yōu)化”四位一體的數(shù)智基座。
