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代码生成要变天了？被质疑架空后，Yann LeCun携320亿参数开源世界模型“杀回来了”
美国当地时间9月24日，Yann LeCun团队发布320亿参数代码世界模型CWM。它创新训练方式，能模拟代码执行。性能测试表现出色，还开放检查点。Meta AI业务重组，CWM发布或表明未彻底放弃开源。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
16 年老程序员用 Claude Code 搞副业：我只手敲了 1000 行，剩下 95% 代码靠自动生成
Anthropic公司的AI编码助手Claude Code推出4个月吸引11.5万开发者，单周处理代码量达1.95亿行，预估年化收入约1.3亿美元。开发者Indragie用其构建macOS应用，2万行代码中手写不到1000行，还分享使用技巧与体验。
生成的世界也能交互！牛津大学&莫纳什大学&布里斯托大学等团队提出交互式视频世界模型Oneira
本文介绍牛津、莫纳什、布里斯托等多校团队提出的交互式视频世界模型Oneira，解决现有模型交互错配、状态易丢失的缺陷，实验效果优于现有主流基线模型。
一文看懂 TritonNext 2026：FlagOS 亮点详解、语言扩展新趋势、AI 生成更加“底层”、芯片软件生态或迎“新拐点”！
1月9日，「2026 TritonNext技术大会」召开，专家探讨AI编译器等最新解法。如林咏华介绍FlagOS v1.6应对生态难题；崔慧敏用“AI for Compiler”破芯片演进难题；上海人工智能实验室推出DLCompiler打破算子开发困境等。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
RSS 2025｜物理驱动的世界模型PIN-WM：直接从视觉观测估计物理属性，可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
消费级具身智能跨越式新品：算力提升1000倍，对标英伟达Jetson Thor芯片，成本仅1/10！
蔚蓝科技发布新款机器狗 BabyAlpha A3，算力提升 1000 倍，对标英伟达 Jetson AGX Thor T5000 芯片，成本仅 1/10。它采用国产芯片，具身智能边缘端混合异构计算集群，感知超人类，实现全自主智能。
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。