本期为TechBeat人工智能社区第737期线上Talk。
北京时间12月25日(周四) 20:00，清华大学博士生胡昌宇的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是：学习控制自由形态的软体游泳者。介时他将介绍一个通用的“建模-仿真-学习” 框架 - FreeFlow，在RL训练中兼顾效率与物理真实性。该工作已被NeurIPS 2025录用。
Talk·信息
时间：北京时间12月25日(周四) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
自然界中软体生物展现了多样的游泳智慧，但设计人造软体游泳者的控制策略却面临“建模难、仿真慢”的挑战。本分享将介绍一项NeurIPS 2025录用工作，提出通用的“建模-仿真-学习”框架。该方法无需专家先验，通过结合形态无关的控制空间与高保真GPU仿真，让任意形态（甚至甜甜圈）涌现出高效的游泳步态。
Talk大纲
1. 背景与挑战：
从生物启示到人造系统——软体机器人面临的控制维度灾难与流体仿真效率瓶颈
2.核心方法：
控制建模：如何构建形态无关的降维控制空间？
物理仿真：介绍基于GPU加速的流固耦合仿真器，如何在RL训练中兼顾效率与物理真实性
3. 实验结果：
展示策略在生物拟态与抽象拓扑上的表现，分析“涌现”出的新颖步态及能效优化。
4. 总结与展望：
探讨Sim-to-Real迁移、形态-控制协同设计（Co-design）等未来方向。
Talk·预习资料
项目主页： https://changyu-hu.github.io/FreeFlow.github.io/ 代码链接： https://github.com/changyu-hu/FreeFlow
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Talk·嘉宾介绍
胡昌宇
清华大学 · 博士生
目前是清华大学交叉信息研究院的博士生，师从杜韬老师。研究兴趣集中在计算机图形学与具身智能的交叉领域，致力于探索如何利用可微物理和3D视觉表征来解决复杂的物理推断与控制问题，相关成果发表于 ICLR, NeurIPS 等会议。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=46078
-The End-
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