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POF | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：一种基于伴随方法的物理信息神经网络预处理框架
物理信息神经网络（PINNs）在正问题中的病态是其应用于复杂工程问题的局限。该研究设计针对损失函数的预处理框架，通过降低PDE系统条件数缓解PINNs病态，还引入伴随方法解决网络参数梯度缺失问题。
Altman亲自发博客点赞，这两大杰出人才是谁？
Altman发博文介绍OpenAI两位核心研究员Jakub Pachocki和Szymon Sidor，称他们结合前沿研究与工程实践，对公司发展至关重要。文中还介绍两人履历贡献，提及OpenAI“宫斗”及用户对ChatGPT语音和GPT - 4o的不满。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
美团也开源了大模型，但我觉得他们的野心是通用生活Agent。
美团发布并开源560B参数的MoE模型LongCat - Flash - Chat，推理速度快。与DeepSeek V3对比，输出速度优势明显。美团多个落地或内测AI功能服务C端生活场景，目标是打造通用生活Agent。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
OpenAI和奥特曼将投资一家脑机接口公司，直接与马斯克的Neuralink竞争
据《金融时报》报道，OpenAI及其联合创始人山姆・奥特曼将投资Merge Labs，该公司目标是连接人脑与计算机，此举将与马斯克的Neuralink竞争。此外，奥特曼和马斯克还围绕AI在X上展开骂战。
涌现之谜：AI如何像人一样思考与表达？
文章探讨AI如何像人一样思考与表达。早期自然语言处理受通用语法理论影响，但面对真实语言复杂性存在困难。人类经历第一次认知革命实现思维转变，AI也需足够大规模才能涌现复杂能力，“大”或是智能第一性原理。
用系统架构思维，告别“意大利面条式”系统提示词
本文作者分享编写系统级提示词经历，指出‘规则清单式’设计有规则打架、维护难、价值稀释问题。引入系统架构思维，构建四层设计框架，给出编译原则与模板，还重构‘AI编程助手’提示词，实现从‘规则管理者’到‘系统设计师’转变。
大模型被曝传染病！可传递邪恶于无形
研究发现AI模型能通过数字序列把“性格特征”传染给其他模型，如动物偏好、恶意等。验证表明数字中无明显规律，且传染依赖模型深层相似性。此现象为AI开发敲响警钟，也引发对AI意识等的讨论。
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。