AI Needs Physics More Than Physics Needs AI
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Coveney, Peter, Highfield, Roger |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
The Algebra of Meaning: Why Machines Need Montague More Than Moore's Law
von: Jeong, Cheonkam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jeong, Cheonkam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Need of AI in Modern Education: in the Eyes of Explainable AI (xAI)
von: Manna, Supriya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Manna, Supriya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Need for Verification in AI-Driven Scientific Discovery
von: Cornelio, Cristina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cornelio, Cristina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Agentic AI Needs a Systems Theory
von: Miehling, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Miehling, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why Low-Resource NLP Needs More Than Cross-Lingual Transfer: Lessons Learned from Luxembourgish
von: Philippy, Fred, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Philippy, Fred, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reasoning Is All You Need for Urban Planning AI
von: Yang, Sijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Sijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Reliability of AI Methods in Drug Discovery: Evaluation of Boltz-2 for Structure and Binding Affinity Prediction
von: Wan, Shunzhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wan, Shunzhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reliable AI Needs to Externalize Implicit Knowledge: A Human-AI Collaboration Perspective
von: Liu, Hengyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Hengyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Capabilities Ain't All You Need: Measuring Propensities in AI
von: Romero-Alvarado, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Romero-Alvarado, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Position: We Need An Algorithmic Understanding of Generative AI
von: Eberle, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Eberle, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Yes, But Not Always. Generative AI Needs Nuanced Opt-in
von: Hutiri, Wiebke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hutiri, Wiebke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
More Compute Is What You Need
von: Guo, Zhen
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Zhen
Veröffentlicht: (2024)
More Agents Is All You Need
von: Li, Junyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Junyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The wall confronting large language models
von: Coveney, Peter V., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Coveney, Peter V., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why We Need a New Framework for Emotional Intelligence in AI
von: Parks, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Parks, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
We Need Improved Data Curation and Attribution in AI for Scientific Discovery
von: Graziani, Mara, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Graziani, Mara, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging Generative AI for Clinical Evidence Summarization Needs to Ensure Trustworthiness
von: Zhang, Gongbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Gongbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Position: Artificial Intelligence Needs Meta Intelligence -- the Case for Metacognitive AI
von: Chuprov, Sergei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chuprov, Sergei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Latency Kill Zones: Why Agentic AI Needs a Mechanical Governor, Not Just a Policy Sign
von: Rupp, Charles
Veröffentlicht: (2026)
von: Rupp, Charles
Veröffentlicht: (2026)
Higher Layers Need More LoRA Experts
von: Gao, Chongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Chongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AI Chaperones Are (Really) All You Need to Prevent Parasocial Relationships with Chatbots
von: Rath, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rath, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
More Than "Means to an End": Supporting Reasoning with Transparently Designed AI Data Science Processes
von: Sivaraman, Venkatesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sivaraman, Venkatesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Open-Box Fallacy: Why AI Deployment Needs a Calibrated Verification Regime
von: Konrad, Phongsakon Mark, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Konrad, Phongsakon Mark, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Machine Learning Canvas: Empirical Findings on Why Strategy Matters More Than AI Code Generation
von: Prause, Martin
Veröffentlicht: (2026)
von: Prause, Martin
Veröffentlicht: (2026)
Collaborative Agentic AI Needs Interoperability Across Ecosystems
von: Sharma, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sharma, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Trust and Reliance on AI in Education: AI Literacy and Need for Cognition as Moderators
von: Pitts, Griffin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pitts, Griffin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Recipe Matters More Than the Kitchen:Mathematical Foundations of the AI Weather Prediction Pipeline
von: Garg, Piyush, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Garg, Piyush, et al.
Veröffentlicht: (2026)
VLA Models Are More Generalizable Than You Think: Revisiting Physical and Spatial Modeling
von: Li, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging AI for Climate Resilience in Africa: Challenges, Opportunities, and the Need for Collaboration
von: Mbuvha, Rendani, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mbuvha, Rendani, et al.
Veröffentlicht: (2024)
No More Adam: Learning Rate Scaling at Initialization is All You Need
von: Xu, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
New Tools are Needed for Tracking Adherence to AI Model Behavioral Use Clauses
von: McDuff, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: McDuff, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fundamentals of Physical AI
von: Salehi, Vahid
Veröffentlicht: (2025)
von: Salehi, Vahid
Veröffentlicht: (2025)
Physics Is All You Need? A Case Study in Physicist-Supervised AI Development of Scientific Software
von: Nguyen, Nhat-Minh
Veröffentlicht: (2026)
von: Nguyen, Nhat-Minh
Veröffentlicht: (2026)
Human aversion? Do AI Agents Judge Identity More Harshly Than Performance
von: Feng, Yuanjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Yuanjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cycle is All You Need: More Is Different
von: Li, Xin
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xin
Veröffentlicht: (2025)
LLMs Position Themselves as More Rational Than Humans: Emergence of AI Self-Awareness Measured Through Game Theory
von: Kim, Kyung-Hoon
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Kyung-Hoon
Veröffentlicht: (2025)
Military AI Needs Technically-Informed Regulation to Safeguard AI Research and its Applications
von: Simmons-Edler, Riley, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Simmons-Edler, Riley, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring the Needs of Practising Musicians in Co-Creative AI Through Co-Design
von: Krol, Stephen James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Krol, Stephen James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Are Biological Systems More Intelligent Than Artificial Intelligence?
von: Bennett, Michael Timothy
Veröffentlicht: (2024)
von: Bennett, Michael Timothy
Veröffentlicht: (2024)
When Models Know More Than They Can Explain: Quantifying Knowledge Transfer in Human-AI Collaboration
von: Shi, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
The Algebra of Meaning: Why Machines Need Montague More Than Moore's Law
von: Jeong, Cheonkam, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Need of AI in Modern Education: in the Eyes of Explainable AI (xAI)
von: Manna, Supriya, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
The Need for Verification in AI-Driven Scientific Discovery
von: Cornelio, Cristina, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Agentic AI Needs a Systems Theory
von: Miehling, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Why Low-Resource NLP Needs More Than Cross-Lingual Transfer: Lessons Learned from Luxembourgish
von: Philippy, Fred, et al.
Veröffentlicht: (2026)