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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。
硬核「吵」了30分钟：这场大模型圆桌，把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中，多位行业大佬围绕大模型展开辩论，话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题，不同观点碰撞，深入探讨大模型技术演进与发展之路。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
Vibe Coder 之死
文章围绕Vibe Coder之死展开，讲述机器人因Vibe Coding失控视频走红，引发对机器人安全热议，探讨其危害、发生可能性、防范措施等，指出当前AI发展枉顾安全，还提及人们对AI+机器人未来的多种看法。
GPT‑5深夜发布：模型之战结束，Agent之战开始！
昨晚，炒作一月的GPT - 5正式发布，标志原生Agent时代到来。体验显示其压低幻觉、提升指令遵循与推理能力。文中还对比了GPT - 5、Gemini、Claude等模型在不同场景表现，指出御三家路线分化及三条反常识判断。
从哲库到小米，从造芯之“死”到造芯之生
文章回顾华为、小米、OPPO造芯历程，分析OPPO哲库夭折与小米重启造芯的原因。指出小米重启造芯有财务、组织架构、经验等优势，且赶上制裁“窗口期”，AI时代也需自研芯片。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
Claude 代码框架之战
开发者尝试让Claude做繁琐编码工作，自己担任高价值角色。当前开发者社区正进行“Claude代码框架之战”，文中给出设计Claude工作流的八个选择及搭配套餐，指出设定框架能让AI发挥最大效力。
突发！Transformer之父告别谷歌，转投OpenAI
Transformer之父之一Noam Shazeer告别谷歌转投OpenAI，任架构研究负责人。他是现代AI底层技术重要贡献者，谷歌曾花27亿请他回去，如今他的离开让谷歌痛失功臣，OpenAI野心尽显。
Claude Code 之父分享 10 大使用技巧
Claude Code 创造者 Boris Cherny 分享团队使用技巧，如并行工作、先规划再动手、更新 CLAUDE.md 等 10 条经验，还提及打造自动化体系、提升 Prompt 水平等内容，强调多用多想提效。