Digital Twin AI: Opportunities and Challenges from Large Language Models to World Models
数字孪生AI：从大语言模型到世界模型的机会与挑战
机构 * Lehigh University（莱文斯顿大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思维尔理工学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Notre Dame（圣约翰大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Squirrel Ai Learning ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Children’s Hospital of Philadelphia（费城儿童医院）
AI总结 本文提出统一的四阶段框架，探讨数字孪生中AI整合的机会与挑战，涵盖建模、镜像、干预和自主管理，强调大语言模型和基础模型的作用。
