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POF|西工大廖晖、刘溢浪等：数据驱动的湍流建模：基于符号回归与数据同化的双向耦合框架
针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题，本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架（DASR）。该方法提升了模型稳定性与预测准确性，在复杂条件下有良好泛化能力。
Claude Code 快速入门，高频使用点 + 生态工具，一篇搞定！
本文是Claude Code快速入门教程，涵盖安装、常用命令、使用技巧等内容，还介绍成本控制、新功能及访问方案，最后给出不同阶段使用咒语，助用户发挥其最大效能。
你以为百度慢了，其实它在走一条最难的路
2025 WAIC 上，百度展示多项成果。萝卜快跑获上海牌照、入选‘国家展’，商业化加速；慧播星推 NOVA 数字人技术；飞桨平台等也入选‘国家展’。百度构建全栈架构，把 AI 从炫酷变好用。
Coze 开源 ：全整理
字节跳动开源AI Agent开发平台Coze，含核心产品Coze Studio和Coze Loop。前者可零代码或低代码编排AI Agent；后者是运维中心，解决全链路挑战。采用Apache 2.0协议，安装门槛低，意在构建生态闭环。
AI破译生命！微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science
微软研究AI for Science团队推出BioEmu，能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本，预测性质，速度比传统方法快10万倍，已开源助力药物研发。
Karpathy戳破强化学习神话，首提AI复盘式进化！暴力试错将死
AI大神Karpathy发文指出强化学习（RL）有局限，效率随任务时长下降，与人类学习机制差异大。他提出复盘式进化Scaling范式，虽有很多细节待完善，但认为还有更多S型增长曲线待发现。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
Sam Altman最新采访：我们即将破解超级智能，但社会可能依然糟糕，人形机器人是终极梦想
Sam Altman在访谈中分享对未来5到10年AI见解，涉及AI发现新科学、人形机器人、超级智能悖论等，还谈到OpenAI蓝图、能源供应及行业竞争，爆料扎克伯格天价挖人。
生图效果媲美GPT-4o，一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架
港科大（广州）和字节联合推出开源框架ComfyMind，它是通用视觉生成框架，能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法，媲美GPT - 4o - Image，还介绍了架构、接口等及性能评估情况。
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开：560B参数混合Mamba架构，自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告，该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型，融合Mamba与Transformer架构优势，有自适应长短思维链机制，激活参数56B。在多评测中表现佳，推理成本低。