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JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程

物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。

为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。

Anthropic 宣布完成由 ICONIQ 领投的 130 亿美元 F 轮融资，投后估值达 1830 亿美元。众多顶级投资机构参与，自推出 Claude 模型后增长飞速，业务覆盖多领域，资金将用于扩产、安全研究和国际化。

大模型时代，ML资产爆炸式增长，但大多缺乏规范管理。凯斯西储大学等研究团队将在VLDB 2025提出教程，从整理、发现、利用三大环节给出ML资产管理方法论与系统路径，还会展示前沿平台解决实际问题。

文章指出在大语言模型（LLM）中，Token是处理文本的基本单位。介绍了Token的概念、分词方法、向量化过程，还阐述了分词对模型性能的影响，如导致模型在数学、多语言处理上表现不佳等。

上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述，从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起，搜索从传统模式向搜索智能体转变，虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架，该综述提供了路线图。

Meta超级智能团队成员毕树超回溯70年AI进化，称多数人低估AI影响，从怀疑到深信AGI已至。他阐述技术进展、难题与趋势，分享研究心路，回顾自监督学习、强化学习等发展，打破诸多机器学习误解。

近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。

当下，具身智能成研究热点。南大等8家单位学者撰写综述论文，指出物理模拟器与世界模型融合是实现具身智能的潜力路径。论文系统梳理两者协同推动机器人演进全貌，还提出分级标准等内容。

论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。