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智能流体力学专题研讨会特邀报告3|边鑫:混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解

2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行,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领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告,介绍HyDEA求解框架。

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AgentFly:重塑Agent,无需微调LLM,如我们一样的记忆和经验持续学习

现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数,缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly,不更新LLM权重,在多基准测试表现出色,为构建通用智能体提供新范式。

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碾压DeepSeek V3!开源AI Agent专属模型,1万亿参数、工具使用能力超强

国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2,这是混合专家模型,总参数1万亿。它针对AI Agent优化,工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型,训练流程还有独特技术创新。

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英伟达成开源新王?Nemotron 3全新混合专家架构,推理效率升4倍

北京时间今天凌晨,英伟达发布 Nemotron 3 系列开放模型,含 Nano、Super 和 Ultra 三种规模。Nano 已上线 Hugging Face,采用混合 MoE 架构,推理效率提升显著。该系列还具备多种核心技术和实用能力,相关工具和数据集也已开源。

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3B Image Captioning小钢炮重磅来袭,性能比肩Qwen2.5-VL-72B

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游戏教父 John Carmack:LLM 不是游戏的未来

游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来,强调交互式体验学习重要性。他倾向游戏和虚拟环境研究,分析 Atari 游戏强化学习问题,还提及离线学习、迁移学习等方面挑战。

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Meta视觉基座DINOv3王者归来:自监督首次全面超越弱监督,商用开源

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Karpathy最新手搓!复现GPT-2成本狂降600倍:仅需507元3小时训练「最好的AI学习项目」

Andrej Karpathy的个人项目nanochat更新,现训练GPT - 2级别的LLM成本低于100美元,在单个8XH100节点上仅3小时花约73美元,较7年前成本降600倍,还列出关键优化技术,设排行榜。

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微软开源3大突破AI Agent模型,仅140亿参数超越DeepSeek-R1

微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent,140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习,在训练基础、算法、流程上有三大突破,显著提升性能且降低算力成本。

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首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf!清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源

人工智能从‘感知’迈向‘行动’,具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限,清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf,提出混合式执行模式,设计灵活可扩展,在多方面表现出色。

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