Revisiting phonon thermal transport in penta-graphene via a machine-learning potential-driven large-scale molecular dynamics simulation

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智能体是能做事的A I。LLM是近几年AI领域最重要的发展。已经在语言理解与生成、对话交互以及知识整合等方面展示出超凡能力,但它是“缸中大脑”——擅长思考、分析与回答问题,却并不能真正地做事情。而在真实世界,大多数认知活动并不止于“给出答案”,而是要有完整的“认知-行动”闭环:我们要求AI得能够自主的拆解复杂需求,规划流程,调用工具和资源,实现从感知到决策再到执行的完整循环;进一步我们还希望AI的行动能够超出计算机和互联网领域,在物理世界中为我们做事情,则需要AI能够感知物理世界的信号,进行匹配具身的思考,通过设备/机器人把决策转化为执行,对现实环境产生直接影响。

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