生成式 AI 在湍流研究中的应用：基础、应用、验证与基准

一篇提交至 JFM-Perspective 的综述探讨生成式 AI（重点是 diffusion models、score-based 方法和概率输运公式）在湍流问题中的应用，涵盖随机闭合、超分辨率、数据同化和不确定性量化等场景。文章指出视觉逼真度、逐点误差和低阶谱一致性不足以衡量物理保真度，验证须考察能量传递、结构函数、反常标度、概率密度尾部、守恒律等湍流特性。作者还讨论了基准、数据可得性与可复现性方面的局限，呼吁建立含开放数据、标准化挑战与物理感知指标的基准生态。