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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。
Jeff Dean最新访谈:未来开发者人均50个智能体,写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言,未来开发者人均管理50个智能体,写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略,介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能,强调多模态及低延迟价值,给出未来模型发展预测。
GPT-5核心推手闪电跳槽,Anthropic CEO高调炫耀员工留存碾压OpenAI,“AI第一公司”光环崩塌?
OpenAI后训练负责人、GPT - 5核心推手Max Schwarzer跳槽至Anthropic,此前也有多位技术领袖离开。OpenAI在商业版图扩张与伦理争议并存下,正从参数军备赛转向体验护城河,同时加速商业与政治布局,但面临人才流失等问题。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题,当前AI模型多在数值仿真数据上训练,难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench,含真实与仿真数据,设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
“代码 + 编译器”要消失了?马斯克在 xAI 全员会上放话:到今年年底,AI 或将直接生成二进制
xAI 近期出现离职潮,马斯克公开全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题,还预测到 2026 年底 AI 或直接生成二进制,跳过编程。此外介绍了 xAI 新架构及各团队进展,强调基础设施重要性,甚至提及将算力扩展到月球。
Anthropic刚发布了一份「AI抢饭碗报告」:学历越高越「被抢」
Anthropic《经济指数报告》揭示,任务越复杂AI加速越猛,学历高的工作受影响大。还指出人机协作能大幅提升任务时长,不同国家AI应用有贫富和技术代差,也提到了‘去技能化’问题及对生产率的预测。
AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型。
画图 Prompt 两则
作者李继刚分享画图 Prompt 两则。因 Gemini Nano banana pro 画图风格太‘AI’,提出注入指定风格解腻,介绍了生成 Swiss 风格《鬼灭之刃》继国缘一战斗特写及日系下雪天初恋男女操场玩闹写真海报图的具体要求。
Andrej Karpathy 提出判断什么工作会被 AI 替代的新标准
Andrej Karpathy 提出判断工作是否会被 AI 替代的新标准,即不看复杂度看可验证性。他在 Software 2.0 框架下解释此现象,还指出任务被 AI 自动化需满足可重置、高效、可奖励三个条件,同时提及该框架有局限性。
Agent 如何用搜索?这家最懂 AI 搜索的团队,把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同,人类搜索是静态检索,AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商,分享了为Agent提供搜索服务的经验,包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。