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對于深耕工業軟件領域的天洑軟件而言，這正是我們正在踐行的未來方向：當文字數據枯竭，通過CAE仿真生成的數據與“物理常識”，將成為推動AI持續進化的新動力。一、從語義邏輯到物理常識過去幾年，我們不斷見證AI在語言處理領域創造的奇跡。但要在現實世界中制造更高效的燃氣輪機，或是讓機器人靈活搬運零件，僅靠文字訓練出的邏輯遠遠不夠。

如果以往下的位移為橫坐標，加的力為縱坐標，那么畫出一條曲線大體如下：力一開始隨著位移增加而增加，知道頂點A，當過了頂點再往下壓時，生活常識告訴我們不需要那么大的力也能往下壓了，此時力隨位移減小直到在水平位置的力變為0。

一、關于 “restart” 的概念及必要性闡述通常而言，restart 不應僅僅被看作是一種分析技巧，它實則更像是一個常識性的操作方式。然而，可能由于眾多朋友未曾接觸過大型模型的構建，以至于對 restart 的運用相對較少。鑒于此，下面對其進行詳細介紹。

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GPT時代，讓計算機正確理解人類的語言和常識已經不是妄想。 那么，仿真軟件是否可以接入GPT的接口， 從而做的更人性化呢？ 這純粹是一篇妄想。我沒有這個資源，也暫時沒有這個意愿實現我下面寫的任何一部分內容。在我寫這篇推送的時候，chatGPT的原始網站甚至太擠了 沒能進去。但……這些在技術上應該都已經有了可實現的基礎。

特別是超算中心大多使用Linux系統，要求研發掌握一定的Linux常識才能上手。貼一張超算的實際運行界面，大家感受一下?云廠商同樣需要研發點亮部分IT技能。但是云廠商可同時提供Windows和Linux的若干版本供用戶選擇，只不過帶Windows系統的云資源普遍要比帶Linux系統的貴。

</p><p><br></p><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;與單純依賴數據訓練的黑箱模型相比，DASR 屬于“可解釋 AI”范疇：其產出的是明確的數學形式（例如附加應力項作為局部流動變量的函數），<strong style="color: rgb(5, 76, 143);">研發人員可以理解和檢視這些新項是否符合物理常識，并據此放心地將其納入RANS方程求解。