OmniFysics-Nano-V2：物理理解需要怎样的多模态监督
静态属性先验、声画事件对齐与两阶段奖励
这个 4B 全模态模型把物体属性与声画事件整理成训练监督，再筛出奖励存在差异的问题做两阶段优化。它输出文字与语音，也能给仿真提供物性先验；从图片估计质量或摩擦系数仍不是物理测量。
Fysics AI、复旦大学阅读简报
2026.09.24 简报
每日研究 · 覆盖 2025.08.06 — 2026.09.24
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3 项工作
RPMem：将跨会话记忆压进可迁移的低秩适配器
固定容量的在线写入，不代表无成本更换骨干
RPMem 用冻结编码器与学习到的编译器把会话写成固定形状记忆，再由任务训练的逐坐标门控累积，解码为当前骨干的 LoRA。它避免每次查询重读历史，但更换骨干仍需要训练专用解码器；可迁移性与零训练迁移是不同承诺。
复旦大学、阿里巴巴 Qwen阅读简报
ToolGrad：先跑通工具，再反推训练问题
回顾补收 v3：500 条数据的质量收益与扩展瓶颈
ToolGrad 从成功执行的 API 链反推用户问题，减少先写问题再找工具导致的失败样本。全文 v3 使用 ToolGrad-500，不能沿用旧摘要中的规模；“文本梯度”是流程选择的反馈，不是对工具进行数值求导。
Google、东京大学、RIKEN 等阅读简报
人物与观点
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