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中国科学SCPMA | 南科大王建春团队：基于改进隐式轴向分解Transformer的三维槽道湍流快速预测

南科大王建春团队改进IFactFormer模型，采用“并行”轴向分解注意力机制，提升在复杂流动问题中的表征能力和稳定性。实验显示，改进模型拟合与长期预测能力强，多数指标精度优于传统方法。

南洋理工大学、新加坡国立大学与华为开源首个针对数据智能体异构混合数据分析的基准测试FDABench。它有2007个任务，覆盖多领域多数据源，独创协作框架，能测多种工作流模式的数据智能体。

近年来，基于多模态大语言模型的GUI智能体在自动化操作上虽有进展，但任务步数超10 - 15步时成功率断崖下跌。研究人员提出LongHorizonUI框架，构建LongGUIBench评测基准，推动GUI自动化在复杂场景落地。

为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题，北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义，能生成合成数据微调模型，在多领域基准上性能提升显著，代码已开源。

现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励，难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架，采用三阶段训练，结合任务级奖励，实验显示其表现超基准，团队还计划开源资源。

GPT-5.6 Sol预览版发布半月，首批内测报告出炉。它代码简洁，适合长链路任务，视觉效果好。虽整体略逊Fable 5，但成本近乎减半，且安全限制小，即将全量上线。

智谱官宣GLM-5.1开源，代码能力增强，在三项代码评测基准综合平均分上，取得全球模型第三、国产及开源模型第一。它专为长程任务设计，能8小时持续工作，还能一句话生成短视频，是平替Claude Sonnet 4.6的优选项。

2025中国力学大会AI+分享中，四川大学张来平研究员介绍基于图神经网络的流场预测方法研究进展。张来平长期从事计算流体力学研究，近年专注AI for Science，成果颇丰。

文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务，具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力，还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文，模型有重复输出、幻觉严重问题。

本文以三维各向同性湍流为例，提出面向神经算子的可信度评估框架，考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示，物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。