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AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
Jeff Dean最新访谈：未来开发者人均50个智能体，写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言，未来开发者人均管理50个智能体，写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略，介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能，强调多模态及低延迟价值，给出未来模型发展预测。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。
“不是...而是...”刷屏的一年，我读内容的快乐被AI偷走了。
作者补完《怪奇物语》后看B站解说视频，因文案中“不是...而是...”句式不适，由此探讨人们讨厌AI生成内容的原因，指出其像新时代八股文，还提及全球对AI内容的不信任，呼吁保持与他人的真实连接。
马斯克抢先谷歌一步放大招，Grok 4.1登顶LMArena，创意写作直逼GPT-5.1
当谷歌Gemini 3将上线消息传得沸沸扬扬时，马斯克xAI更快一步上线最新大模型Grok 4.1，响应速率提升、幻觉率下降。它有两个“形态”，免费开放且有APP版。在LMArena测试中成绩亮眼，多方面能力提升。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
LeCun亲自出镜打脸质疑者！憋了20年的AI世界模型，终于爆发了
LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。
数据中心热潮没有消退，但巨头们确实按了“暂停键”
市场对数据中心热潮是否结束感到焦虑，但AI整体资本支出强劲，市场需求是“暂时的暂停”。麦肯锡预测未来五到七年数据中心市场将保持20%至25%的增长范围。科技巨头重申市场强劲，同时数据中心扩张面临能源瓶颈等挑战。
小扎不死心Manus“自研”了一个，但模型用的Claude……
Meta推出智能体平台Hatch，功能类似Manus，开发阶段用Claude，计划正式上线时切换到自研模型Muse Spark，10月推出新模型Watermelon。Hatch注重消费数字生活，与Meta社交生态深度绑定，高端订阅有默认分发优势，但面临真实环境考验。