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SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
其实，扩散语言模型在最终解码之前很久，就已确定最终答案
随着扩散语言模型（DLM）发展，它成自回归（AR）模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象，提出 Prophet 策略，实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。
追赶OpenAI！Anthropic 融资 130 亿美元，估值 1830 亿美元
Anthropic完成130亿美元F轮融资，投后估值1830亿美元。其收入增长快，Claude Code产品表现佳，但约28%收入依赖两大客户。豪华投资方助力扩产等，它正追赶OpenAI，不过竞争挑战大。
一位工程师对“好代码”的 7 年思考
本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展，从初入职场的“黑盒认知”到深入思考多维度评价标准。还介绍代码评审标准，从稳定、体验、效率、成本衡量。最后给出写好代码的方法和面临的挑战。
中国AI芯片大突围，DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布，是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数，采用UE8M0 FP8适配国产芯片，具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局，推动国产芯片发展。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
Claude Code 究竟牛在哪里？（以及如何在你的 AI 智能体中复刻它的魔法！）
文章介绍Claude Code是出色的AI智能体，比Cursor等好用。它设计简单，提示词和工具弥补模型缺点。作者基于使用经验，给出打造类似智能体的要点，包括控制循环、提示词、工具和可引导性等方面。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
GPT-5 不是技术新范式，是 OpenAI 加速产品化的战略拐点
文章从不同视角评价 GPT - 5，指出它是 ChatGPT 产品重要升级，是 Router 驱动系统。介绍其能力提升与短板，如 Vibe coding 性价比高但 Agentic 能力不足，还探讨了商业影响、价格战等，期待其 Agentic 能力发展。
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架，可集成到现有分割模型。