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文章介绍基于约束解码技术,结合CFG、Jinja模板和XGrammar框架,为大模型SQL生成配备“编辑器”。它能保证语法正确、遵循规则,还具灵活性。但面临约束干扰和性能瓶颈,未来可简化配置惠及更多用户。

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AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等:一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络

伴随方法用于高维优化问题,但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN),构建流场解与伴随向量映射模型,有精度和泛化性,能加速优化,方便嫁接求解器。

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智能流体力学专题研讨会特邀报告1|潘翀:复杂流动智能测量方法——物理约束、数据同化与应用

2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行。智能流体力学专题研讨会展示了AI与流体力学交叉研究进展。本次分享潘翀报告《复杂流动智能测量方法:物理约束、数据同化与应用》,含多种算法等内容。

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PPO-Clip的「盲点」被补齐了?快手提出熵比裁剪方法,从局部约束到全局稳定的关键一跃

快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪(ERC)方法,应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布,在多个数学推理基准实验中提升了模型性能,还与多种方法对比验证了泛化能力。

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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

本文针对三维机翼流场重构难题,提出DPAtt - UNet++框架,融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明,其重构精度高,预测速度较CFD提升2 - 3个数量级,为飞行器气动分析提供新路径。

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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。

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阶跃终端首款「Agent手机」STEPX Neo正式发布,创客先行

本文作者实测体验阶跃终端推出的首款大模型原生Agent手机STEPX Neo,介绍了产品设计、原生Agent系统能力、创客开发生态与系统级安全方案,公布了产品定价与用户福利。

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华为超树HTP:不写示例、不调PDDL,AI规划约束通过率飙升62.6%

文章介绍华为超树HTP,它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划,不依赖人工示例和外部规划器,在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本,还阐述其原理、创新点及应用实例。

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AI4S设计的新抗生素通过湿实验!双层思考+多目标优化,主动发现「代谢不稳」并加约束

SAGA是新AI,采用双层思考机制,能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色,结果获科学家肯定,相关代码已开源。

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劈柴哥和哈萨比斯亲自站台!谷歌世界模型Project Genie刷屏,幕后团队揭秘60秒不是极限,内存是巨大约束

谷歌发布世界模型原型 Project Genie,用一句话或图就能生成可玩交互的实时虚拟世界,由劈柴哥和哈萨比斯站台。它基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 构建,解决了世界模型长期以来的短板,目前处于实验阶段。

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