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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。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
科大讯飞研发总监王磊磊将在 AICon 上海分享多模态降噪技术的实践与应用
5月23 - 24日AICon上海大会将聚焦AI前沿与产业落地。科大讯飞王磊磊将分享《复杂场景下的语音交互,多模态降噪技术的实践与应用》,介绍基于多模态融合的降噪技术体系及其在智能硬件中的应用。
告别“氛围编程”:基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题,分析出码率提升却未提效的原因,引入SDD与Harness解决问题,并介绍全流程自动化实践。
舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin框架,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角-动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决难题,实验性能超基线。
ACMMM 2025 | 北大团队提出 InteractMove:3D场景中人与可移动物体交互动作生成新框架
北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove,首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务,构建数据集与创新框架,在多指标领先,代码与模型已开源。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。
Agent与工具交互平台级探索,只用接入一个MCP服务就能调用6000+工具
在模型性能趋同背景下,知识库、工具成AI应用差异壁垒。MCP规范Agent与工具交互,但在实际生产中有挑战。ACI.dev项目维护者Aipotheosis Labs探索简化Agent与外部工具集成等过程,对企业级应用有示范意义。
从沙子到会“思考”的智能材料,张朝阳与物理学家刘若微揭秘世界的底层逻辑
8月12日,张朝阳与刘若微教授围绕“复杂的世界:从沙子到智能”主题,从沙堆、泡沫切入软物质与非平衡统计物理前沿,探讨阻塞相变、低功耗类脑智能材料研究路径及未来潜力,还分享科研感悟。