本文研究了鲍德温效应在生物学中的应用，并探讨了物理知情神经网络在学习物理任务方面的潜力。通过进化选择压力和终身学习，生成了具有快速和符合物理规律的预测能力的物理知情神经网络。与梯度下降元学习相比，鲍德温方法提供了更准确的预测，并降低了计算成本。这推动了物理知情神经网络作为通用物理求解器的元学习发展。