单一来源
当前只有一个可用来源，尚未完成多源交叉核验看视频、建世界、做实验：清华 Asking the World 让 AI 用物理回答问题
清华大学团队在前期工作 PhysMind 的基础上，提出 Asking the World（ATW）框架，无需额外训练或微调，依托视觉语言模型理解问题、选择操作，搭配物理工具计算运动，让 AI 从视频自主构建可运行的物理仿真世界，再通过属性查询、运动仿真和条件干预获取证据，回答物理属性、运动预测及反事实推理等问题。
该框架将过程分为世界建模与世界探测两个阶段，由智能体自主决策建模方式与实验内容，还配套开发了覆盖刚体、软体、布料、绳索、流体及其耦合交互的 PolyWorld Engine 物理仿真引擎，将适用场景从刚体碰撞拓展到多种材料与物理场景。
相关测试显示，以 Gemini-3-Flash 为基座模型，ATW 在 CLEVRER 和 ContPhy 两项物理推理基准上的整体准确率分别达到 80.82% 和 70.56%，相较于直接根据视频回答分别提升 46.50 和 28.10 个百分点，在实拍场景测试中也表现出明显优势，相关工作的主页、代码和论文均已公开。
Evidence
来源与证据
当前仅有一个可用来源，尚未完成多源交叉核验。
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