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POF|清华大学张宇飞团队：采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战，数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用，验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力，证明其可用于真实工程流动问题。
清华AI找药登Science！一天筛选10万亿次，解决AlphaFold到药物发现的最后一公里
清华大学团队在Science发表论文，研发AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。它24小时能完成10万亿次蛋白–分子配对计算，打通从AlphaFold到药物发现通道，完成人类基因组规模筛选，数据已开放。
“图片秒生”，腾讯混元图像2.0模型正式发布，主打速度和真实感
5月16日，腾讯发布混元图像2.0模型，率先实现实时生图，生图速度快、质量高，能避免‘AI味’。在GenEval基准上准确率超95%，还发布实时绘画板功能，后续将推原生多模态模型。
CVPR2025｜MCA-Ctrl：多方协同注意力控制助力AIGC时代图像精准定制化
中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl，利用扩散模型内部知识，结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优，解决了现有技术瓶颈。
前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革，剖析工程化演进、性能优化进化，展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势，为开发者提供成长路径指导，强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
“毋在浮沙筑高台”：汪源谈智能体想从 80 分跨到 90 分，全卡在上下文
前网易副总裁汪源在2026奇点智能产品大会分享，指出智能体系统瓶颈正从模型能力、Harness工程，转移到上下文。他还介绍了做好上下文基础设施的要点，以及推出的新内容格式KRL。
自回归模型杀回图像生成！实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控
当下AI图像生成领域，Diffusion模型虽为主流，但在精准控制上有不足。伊利诺伊大学香槟分校等机构研究者提出MENTOR框架，用自回归模型实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。