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智能流体力学专题研讨会特邀报告2|肖恒:turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行,智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX:基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告,研究来自斯图加特大学相关机构。
开源8300小时标注数据,新一代实时通用游戏AI Pixel2Play发布
随着AI在代码和图片生成领域成熟,研究人员开始关注其在游戏领域的表现。此前的专用模型缺乏跨游戏泛化能力,通用模型在游戏环境中表现不佳。为此,Player2研究员提出Pixel2Play模型,还开源了代码和数据集。
EAAI | 香港理工大学王旭等:一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟,多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络,通过差分运算提升模型泛化精度,在跨声速压力分布重构中效果显著。
数据集蒸馏,连发两篇顶会!10%样本实现全量性能,鲁棒不失真
数据集蒸馏能让模型高效节能,WMDD和GUARD两项研究分别解决保留原始数据特性、提升模型对抗扰动能力问题。WMDD用Wasserstein度量保留几何特性,GUARD平滑损失景观获对抗鲁棒性。
备受Meta折磨,LeCun依旧猛发论文!新作:JEPAs不只学特征,还能精准感知数据密度
备受Meta审核规定“折磨”,LeCun仍发新论文。其团队发现自监督模型JEPAs学会了数据“密度”,打破学界以往认知。还提出JEPA - SCORE工具,经多组实验验证其效果。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
阿里杀进Agent上下文战场:钉钉聊天、企业文档、工作数据终于要被Agent吃进去了
个人、企业用户苦工作场景「上下文」久矣,Agent常不懂真实业务。阿里千问办公开源的「MyContext」,将分散工作数据加工成Agent可消费的上下文,处理多种难题,还将能力向组织延伸,助力Agent融入工作流。
给文档质量"打分":DIQA-5000 数据集与融合版面语义的 DocIQ 质量评估模型
文档图像质量评估(DIQA)是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像,缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型,补齐缺口。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ,LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法,结合两种主流后训练范式优点,提升训练效率50 - 100倍,成本降低9到30倍,可用于数学推理、模型个性化等场景。
Karpathy盛赞,啥都没有的创业公司刚融了1.8亿美元,要用小数据造强智能
AI创业公司Flapping Airplanes几乎无产品、盈利,也不急于商业化,却获1.8亿美元融资及Andrej Karpathy力挺。它专注解决“数据效率”问题,探索新思路,目标是做改变范式的研究。