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把VLM塞进隐式世界模型，小鹏机器人新框架让机器人长出物理直觉
机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板，香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架，让VLM在原生特征空间做隐式世界建模，解耦认知决策与底层执行，在机器人部署中表现优异。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程（EvLOWN）
2026年3月6日，赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论，利用平均法重构推断方程目标，扩展微小效应可推断性边界，在多领域应用效果好，但有未考虑SDE等局限。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟：欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模，配合架构与损失函数设计，让模型在复杂状态保持泛化能力，集中力误差约3%，小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
TPAMI | DC-SAM：打破SAM交互限制，基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文，提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分，实验在多基准测试获 SOTA 性能，为视觉大模型落地提供方案。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
在软件工程中，对 AI 的过度依赖，会加速工程师的无能
资深软件工程师Doug Slater指出，在软件工程中对大语言模型（LLM）过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维，它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险，且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。
马斯克要自己做「英伟达+台积电」！宇宙芯片宏图开工，算力产能扩5000%
马斯克宣布启动史上最大规模芯片计划Terafab，目标是每年生产超1太瓦算力，80%部署至太空。该计划将芯片设计到制造整合，为机器人、AI和太空数据中心造芯片，不过暂无具体时间线。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。
JFM | 西北工业大学杨忠鑫、张伟伟等：数据驱动的特定且可泛化的湍流封闭知识发现
本文基于高精度数据结合符号回归等方法重建混合长理论，提出解决泛化性问题的策略。通过槽道等基本流动获普适公式，用于封闭求解RANS方程，在工程附着流中提升精度，为飞行器摩阻预测提供新工具。