原文：陶哲轩深夜力挺！抢在OpenAI发布前夜，Caltech物理AI攻克百年难题
据新智元报道，Caltech 的 Anima Anandkumar 团队用物理信息神经网络（PINN）研究三维无强迫欧拉方程的爆破问题，若成立将是自由空间中首次构造自然的自相似爆破轮廓；报道同时提到陶哲轩对此表示支持，并称此前 NYU 团队与 OpenAI 的工作采用人工多尺度构造路线，克雷研究所仍将纳维-斯托克斯方程列为未解决。
据新智元报道，Caltech 的 Anima Anandkumar 团队用物理信息神经网络（PINN）研究三维无强迫欧拉方程的爆破问题，若成立将是自由空间中首次构造自然的自相似爆破轮廓；报道同时提到陶哲轩对此表示支持，并称此前 NYU 团队与 OpenAI 的工作采用人工多尺度构造路线，克雷研究所仍将纳维-斯托克斯方程列为未解决。
此前三维欧拉爆破的结果多依赖强迫项或边界条件，NYU 与 OpenAI 的路线也属于人工多尺度构造，克雷研究所尚未接受相关结论。若 Caltech 在无边界、无强迫自由空间中得到自然自相似爆破轮廓，研究对象的限制条件将明显放宽。
报道称，LLM 在缺乏解析闭式解的偏微分方程候选上难以直接给出答案，因此团队改用 PINN，让网络在物理约束下搜索解。为避免网络收敛到零流速等平凡解，他们允许奇点沿 z 轴以行波形式移动，并放宽传统奇偶性约束，使优化地形更易处理。
对研发的直接影响是：在缺少解析模板的科学计算场景中，可用物理约束神经网络替代人工构造模板，搜索候选解。但报道未给出算力成本、收敛成功率或可复现性数据，短期难以直接转化为工程产品能力。