感知-物理悖论：利用 TC-Bench 探索科学一致性

虽然视觉基础模型 (VFM) 擅长卫星图像的预测任务，但它们的性能可能来自视觉相关性，而不是潜在的结构不变量，这使得即使基于感知的分布外精度也无法代表科学实用性。因此，模型可能看起来是正确的，但推理却没有正确，我们将这种差异称为感知物理悖论。为了解决这一差距，我们引入科学一致性作为科学领域表征学习的隐含目标。我们通过结构同构研究科学对齐的原则性的、可测试的方面，这需要潜在的表示来唯一地识别物理系统直至线性重新参数化。这种观点引入了必要条件的层次结构，并产生了物理和因果可解释性的系统探测协议。为了实施该框架，我们发布了 TC-Bench，这是一个全球性、可重复的基准数据集，具有用于热带气旋研究的自动化构建管道，并表明当前的 VFM 依赖于在强烈状态下崩溃的视觉捷径，这表明科学对齐并不是单独缩放的自然副产品。