交付六万台之后，更宽敞的领克 900 大五座版也来了，25.48 万元起

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42.8 万元起，用上 Hi4-Z 的坦克 700，越野家用两不误

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华为核心技术托底！新款阿维塔 12 29.39 万元起售，科幻感十足的 06T 旅行车也来了

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从硬派越野变为豪华旗舰，全新坦克 700 用上 Hi4-Z，预售 43.8 万元起

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物理信息机器学习新突破！新型GNN架构可对复杂多体动力系统进行准确预测，赋能机器人/航空航天/材料科学

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HyperAI超神经
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本田Prelude重返市场，搭载200马力的假换挡混合动力系统

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如何唤醒孩子的自驱力​​

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[米随随] s5s5
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「卷王」吉利再发力，新博越 L 售价下探至 9.29 万元

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比汉 DM-i 便宜 5 万！吉利银河星耀 8 上市，11.58 万元起

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本文提出了一种新框架，将变压器模型中的残差流视为逐层演变的动力系统，研究大型人工智能模型的内部机制，揭示了不同层次间残差流单元的强连续性，为理解现代神经网络提供了基础。

Transformer Dynamics: Application of Neuroscientific Approaches in the Interpretability of Large Language Models
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奥迪将努力使其车型名称更具逻辑性

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华为智驾上车！比亚迪方程豹豹 8 正式上市，37.9 万元起

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本研究解决了现有数据驱动方法在近似Koopman算子时对固定基函数集合的依赖问题。该论文提出了一种新颖的基于梯度下降的优化框架，能够从数据中学习合适且可解释的基函数，并与EDMD、SINDy和PDE-FIND结合使用。研究结果表明，该方法在多个基准问题中表现出色，具有重要的应用潜力。

从数据中学习动力系统：基于梯度的字典优化
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本文研究了动力系统建模中的挑战，提出了几乎线性递归神经网络（AL-RNN），该方法能够从时间序列数据中自动生成最简约的分段线性表示。研究表明，AL-RNN能有效且数据驱动地发现已知的拓扑最小分段线性表征，显著增强了动力系统的可解释性，从而促进数学与计算分析的进展。

近线性递归神经网络在动力系统重构中生成高度可解释的符号编码
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Rivian现已开始发货第二代R1T和R1S电动汽车，配备三电机动力系统

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本研究探讨了光滑有限维动力系统的计算复杂性理论，发现混沌动力系统和可积动力系统无法稳健地模拟通用图灵机，其他类型的动力系统可以。研究还揭示了一维结构稳定动力系统中图灵机的可判定停机问题和显式时间复杂度界限，强调了低复杂度编码器与解码器的必要性。

计算动力系统
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Symplectic ODE-Net是一个深度学习框架，利用Hamilton动力学建模物理系统，提出了多种算法以处理复杂的哈密顿系统，包括对称循环神经网络和辛泰勒神经网络。该方法旨在提高预测精度和计算效率，同时保持辛结构，尤其在数据有限和噪声较大的情况下表现优异，适用于长期预测和系统建模。

基于动力系统的辛神经网络
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最近，机器学习技术在解决微分方程方面引起了极大关注。本文提出了一种基于物理知识的科学机器学习方法，用于解决常微分方程。通过明确强制执行微分方程的右侧，提出了基于物理知识的模型。通过评估模型在不同ODE系统上的预测能力，证明了该方法的有效性。

基于物理信息的非线性矢量自回归模型用于动力系统预测
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该论文探讨了状态空间模型 (SSMs) 的上下文学习能力，并首次提出了可能的潜在机制的理论解释。我们引入了一种新的权重构造，使得 SSMs 能够在观察先前状态后预测任何动态系统的下一个状态，无需参数微调。具体而言，我们找到了连续 SSMs 的显式权重构造，并对导数近似提供了一个渐近误差界限。该连续 SSM 的离散化结果得到了一个预测下一个状态的离散...

HiPPO-Prophecy：状态空间模型可以在上下文中可证地学习动力系统
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通过将 Kolmogorov-Arnold 网络作为神经常微分方程框架的主体，本文展示了 KAN-ODE 在时间依赖和网格敏感的科学机器学习应用中的灵活动力系统建模能力，并证明了相比于多层感知机，KAN-ODE 具有更快的神经扩展速度、更强的解释性以及更少的参数个数。作者通过三个测试案例展示了 KAN-ODE 的优势，并通过激活函数可视化和训练结果符号回归显示了 KAN-ODE...

KAN-ODEs：学习动力系统和隐藏物理的 Kolmogorov-Arnold 网络常微分方程
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