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JCP | 哈工大（深圳）胡钢团队：三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习

本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论（MIKT - SAC）算法结合，解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例，结果显示该方法优于SAC算法，能显著减少训练时间、降低阻力系数。

新智元报道，硅谷科技巨头将AI注入基督教领域，出现如「Text with Jesus」等App。信仰交互变即时亲切，神成算法打造的伴侣。但也有争议，如算法妥协、恶魔付费解锁等，这像数字巴别塔，挑战传统信仰。

近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。

明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。

微软研究院联合多校发布论文，提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则，能让大模型训练提速约 1/3，比 Muon 高效 10% - 15%，还能全模型优化，揭示了矩阵优化新方向。

谷歌DeepMind推出AlphaEvolve，它取得多项数学成果，如改进4x4矩阵乘法、推进六边形填充问题研究等。它能自我进化，还可优化谷歌计算基础设施，预示人类与AI强大协作循环的未来。

本文由李国杰院士撰写，对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述，涵盖数学、物理、化学等多领域成果，如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等，还探讨了AI4S潜力与挑战。

谷歌研究院发布 TurboQuant 压缩算法，能在提升速度、保持准确性的同时，降低大语言模型内存占用，可将键值缓存压缩至少 6 倍，速度最高提升 8 倍。该技术无需额外训练，精度零损失。目前虽未大规模部署，但已引发内存股下跌。

文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。

上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。