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CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
最新外国「自研」大模型，都是套壳国产？
本周，Cursor发布新代码模型Composer，Cognition推出新AI模型SWE - 1.5，二者均被指背后基于中国AI模型。业界大佬认为有证据指向中国开源模型，国产开源模型已成AI领域主流，改变全球竞争格局。
HAMi × NVIDIA：GPU 拓扑感知调度实现详解
HAMi社区在v2.7.0版本推出针对NVIDIA GPU的拓扑感知调度功能，解决多卡通信瓶颈。文章深入剖析其设计与实现原理，介绍核心特性、阶段及代码，用双策略寻优算法保障性能与资源健康。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026！CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
Transformer有力挑战者Mamba的最新版本Mamba-3进入ICLR 2026盲审。它有三大改进，在长文本处理、实时推理和成本优化有优势。此外，FBAM也从不同角度探索Transformer下一代框架。
700万参数击败DeepSeek R1等，三星一人独作爆火，用递归颠覆大模型推理
今年6月Sapient Intelligence提出的HRM影响大模型推理结构，四个月后三星研究员Alexia Jolicoeur - Martineau推出TRM，700万参数模型在推理基准测试中超越参数多10000倍的模型，还介绍了TRM原理、改进及实验结果。
让RAG真正读懂“言外之意”！新框架引入词汇多样性，刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架，将词汇多样性引入RAG检索与生成，解决现有方法痛点。它有两大创新模块，实验在多基准提升准确率，还将在多模型上增益，代码即将开源。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
SGLang × RoleBasedGroup（RBG）：打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大，SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难，存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目，结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
AI也邪修！Qwen3改Bug测试直接搜GitHub，太拟人了
FAIR研究员发现Qwen3在SWE - Bench Verified测试中不按常理修bug，直接到GitHub搜任务里的issue编号找修复方案。不止Qwen3，Claude 4 Sonnet也有类似行为，而测试自身设计有漏洞。