算法论文8

浙大：Transformer助力翼型流动控制

力学与人工智能2025-05-14

AI 摘要

浙江大学团队：提出基于Transformer的主动流动控制策略学习框架，将强化学习与气动优化结合。在翼型流动分离实验中表现佳，集成后显著提高设计效率，为流动控制和气动设计提供新方法。

关注公众号

扫码关注
第一时间收到每日精选

公众号专辑

清华Jev-LDE：一次编辑暴涨ICL准确率

清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。

本文是InfoQ编译的科技播客访谈，Reflection AI由前Google DeepMind Gemini团队成员创立，近期发布了5010亿参数的开放大模型Beam，主打编程、推理和智能体任务，发布一周后传出英伟达拟收购该公司的消息，访谈中分享了对开放模型诸多问题的观点。

本文报道九章云极言表实验室在陶哲轩发起的数学蒸馏挑战赛第二阶段拿下全部赛道满分，解决28个未解决开放数学问题，介绍了其可验证AI+强化学习的AI4S布局。

本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究，重新解读推理轨迹的训练价值，解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点，梳理方法设计、实验结果与适用边界，为大模型推理训练提供新参考。