作为 2025 年的热门方向，其核心突破在于跨模态感知与强化学习的端到端整合。在架构层面，以 Foundation Models 作为跨模态感知模块，将整合后的多模态信息输入 PPO（近端策略优化）框架进行策略学习，实现了 “感知 - 决策” 的无缝衔接，拓展了强化学习在多模态场景的应用边界。另一方面，引入多智能体强化学习指导剪枝策略，通过智能体协作评估各网络模块的重要性，实现 “按需剪枝”，避免

这一方向展现出显著潜力，尤其是在大语言模型引导的多智能体系统中，协作行为更加智能高效。目前，Transformer架构被广泛应用于智能体之间的通信建模，借助注意力机制提升智能体对彼此意图的理解能力。在实际应用中，关键在于根据任务需求选择适合的技术路径：多智能体协作可考虑MARL，关注样本效率可引入自监督预训练，涉及跨模态理解则可借助基础模型。此外，借助多智能体强化学习引导的模型剪枝策略，能够实现更

将 SB / 反射 SB 与 PINN 结合，构建边界可行的物理生成框架：针对需满足 PDE 边界条件与物理约束的生成任务（如受限流道的流场设计、材料的微观结构生成），以 SB / 反射 SB 为基础生成模型，负责在有界域内生成符合边界约束的候选解；同时利用 PINN 将 PDE 的控制方程与物理约束（如材料的应力应变关系、流体的动量方程）转化为可微约束，对 SB 生成的候选解进行物理校验与修正，

这一方向展现出显著潜力，尤其是在大语言模型引导的多智能体系统中，协作行为更加智能高效。目前，Transformer架构被广泛应用于智能体之间的通信建模，借助注意力机制提升智能体对彼此意图的理解能力。在实际应用中，关键在于根据任务需求选择适合的技术路径：多智能体协作可考虑MARL，关注样本效率可引入自监督预训练，涉及跨模态理解则可借助基础模型。此外，借助多智能体强化学习引导的模型剪枝策略，能够实现更

这一方向展现出显著潜力，尤其是在大语言模型引导的多智能体系统中，协作行为更加智能高效。目前，Transformer架构被广泛应用于智能体之间的通信建模，借助注意力机制提升智能体对彼此意图的理解能力。在实际应用中，关键在于根据任务需求选择适合的技术路径：多智能体协作可考虑MARL，关注样本效率可引入自监督预训练，涉及跨模态理解则可借助基础模型。此外，借助多智能体强化学习引导的模型剪枝策略，能够实现更