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算法论文8

CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等:面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络

近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域,但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架,将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器,提升了优化结果的可制造性与精度。

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分享一个我用了2年的深度研究Prompt,半小时帮你搞懂任何陌生领域。

作者分享用了2年的深度研究Prompt,即横纵分析法。该方法结合社会科学和语言学经典视角与商业分析思路,有Prompt和Skill版本且已开源。虽有局限,但能半小时帮人建立认知框架,助其快速入门陌生领域。

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手机跑推理模型:Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking

Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型,仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练,性能提升明显,多数性能基准超Qwen3 - 1.7B,在多平台表现佳,还支持主流推理框架

AI工程化
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让AI智能体拥有像人类的持久记忆:基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南

文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开,深入探讨Agent Memory概念,聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现,详解存储、管理、检索技巧,还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。

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从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程:Claude Skills 还是被低估了

Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」,能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破,以《塞尔达传说》为例,介绍了信息分层和按需加载理念,还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。

Founder Park
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重构一个类,JVM竟省下2.9G内存?

文章复盘优化JVM内存的过程,仅重构一个类,堆内存从3205MB降至211MB。原设计用通用容器在海量数据下成“内存吞噬者”,新方案用FastUtil的Long2ObjectOpenHashMap和int[],还详解了其原理和优势。

阿里云开发者
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NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D:面向真实物理世界的3D资产生成范式

论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成,提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL,还提出 3D 生成框架 PhysXGen,实现从图像到真实 3D 资产的生成。

机器之心
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沉迷贪吃蛇,7B小模型竟变身「数学天才」!几何推理碾压GPT-4o

NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式,让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏,使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力,不同游戏提升不同推理能力,多游戏训练效果更佳。

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VLA不够了?触觉,将改写具身智能新格局

2026 年数据成具身智能竞赛焦点,IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地,触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架,创立戴盟机器人,发布数据集并开源部分数据,还阐释对具身智能多方面的思考。

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伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!

伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。

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