工具 / 框架

量子/化学

基于 InternS1-Mini 的上下文条件化分子转移模型，针对药物性肝损伤（DILI）相关分子转化任务设计，用于化学反应预测与药物发现。

科学ML

基于深度学习的上下文条件化分子转移模型，针对致癌物场景实现分子结构的条件化迁移与生成，助力化学发现研究。

材料

提出任意二维晶体卷曲构管的一般性数学理论，实现为开源软件NTBuilder，提供桌面与网页界面，附带2000万纳米管结构目录。

通用科学ML

Warp-Geo 提供 GPU 加速的可微分几何表示框架，从复杂三维点云重建符号距离场并计算曲面法向量，支持基于梯度的形状优化。

流体/CFD

NVIDIA Earth-2利用AI大气模型与观测数据集成，为能源等天气敏感行业提供高分辨率天气预报与决策支持服务。

具身智能/机器人大模型

宇树科技发布6B参数通用具身智能模型UnifoLM-WLA-1.0，约2500小时真机训练，在具身推理领域取得7项开源SOTA。通过半群数据增强从单条轨迹挖掘大量训练对，是 PDE 基础模型方向的代表性工作。

CFD

基于U-Net架构的36M参数监督学习模型，专注求解Navier-Stokes流体力学偏微分方程，发布于HuggingFace模型库。

PINN

基于物理信息神经网络（PINN）的热传导方程求解工具，通过神经网络嵌入热传导物理定律进行温度场预测。模型在热传导方程正/反问题均验证，支持 1D/2D/3D 几何与不规则边界 PINN 训练，附 TensorBoard 可视化。

推理优化

TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 边缘平台上实现推理加速，使 AI Agent 边侧部署性能大幅提升。在 Jetson AGX Thor 等边缘平台实现推理加速，适合 AI Agent 边缘部署场景。

通用科学ML

基于U-Net架构的36M参数偏微分方程（PDE）神经网络求解器模型，支持PDE系统的数据驱动求解与预测

物理模拟

NVIDIA PhysicsNeMo v2.2.2 发布，修补了文档与 PyPi 包名不一致的问题，提升了安装指引的准确性。内置 PINN、神经算子与多物理约束训练范式，支持商用级工业部署与大规模 GPU 训练。

科学计算

HuggingFace上的PINN相关模型资源，由OneScience-Group提供，用于科学计算与物理问题建模。模型由 OneScience-Group 维护，提供训练脚本与多任务预训练权重，可作为 PINN 迁移学习的起点。

Fourier-PINN

HuggingFace模型仓库，名称包含Fourier-PINN，可能涉及傅里叶增强的物理信息神经网络。模型集成 Fourier 特征编码与 PINN 损失，专为频域敏感的 PDE 设计，提供训练配置 YAML 模板。

PINN模型

HuggingFace托管的气泡动力学PINN模型仓库，模型名称表明聚焦于使用物理信息神经网络处理气泡动力学问题。模型针对气泡成核/聚并/变形等动力学场景设计，含多相流 PINN 损失与可视化输出。

PINN模型

HuggingFace上的流体静力学物理信息网络模型仓库，用于基于物理约束的深度学习流体静力学计算任务。模型实现静水压强分布预测，可用于教学演示或简单工程估算的快速原型。

PINN

基于物理信息神经网络的压缩欧拉方程求解模型，托管于 HuggingFace。模型针对压缩欧拉方程族设计，使用守恒型 PINN 损失，适合激波相关流动代理建模。可作为基线对比。

PINN/CFD

基于HuggingFace的物理信息神经网络CFD模型仓库，提供将物理约束嵌入神经网络进行计算流体力学建模的方法。模型实现 RANS 方程 PINN 训练 pipeline，含湍流模型混合项处理，可直接用于 2D 简单外流 CFD 复现。

通用科学ML

Qwen3-8B通用语言模型在混合生物与物理领域数据上经GRPO训练，下载量7次，非专用物理仿真工具。

神经算子/Neural Operator

基于球面傅里叶变换的神经算子模型（Spectral球面调参工具），用全局谱卷积替代网格卷积，处理球面几何数据上的偏微分方程学习任务，适用于气候、气象、全球大气模拟等场景。

有限元框架 / 多物理场

基于有限元方法（FEM）的开源多物理场仿真框架，用 UFL 描述变分问题，支持大规模偏微分方程求解，是学术界的标准工具之一。支持高阶单元与大规模并行，是学术界多物理场耦合仿真的标准工具之一。