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博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题，结合数据驱动与同化方法，构建全流程框架，提出数据同化与模型修正方法，设计集成框架，实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。
Claude Opus 4.7发布！这是你在别的公众号看不到的五个发现
Anthropic发布Claude Opus 4.7，编码和视觉能力提升，但长上下文能力下降。其231页的System Card藏着不少有趣发现，如Opus 4.7非最强模型、Claude知道被测试、模型审查自身评估等。
Seedream 4.0 来了，AI 图片创业的新机会也来了
今年AI生图领域爆款不断，Google旗下Nano Banana模型虽火但中文支持欠佳。火山引擎推出豆包·图像创作模型Seedream 4.0，主体一致性强，支持4K多模态生图，有多图融合、精准编辑等能力，或给AI图片创业带来新机会。
2050大会 | 「AGI4Science·新生论坛——正在生长的科学地图 」嘉宾阵容全览！
2026年4月25日上午9点，2050大会将迎来“AGI4Science·新生论坛”专场。该论坛由王婷召集，以“三幕剧”展现AI for Science从理论到产业的图景，涵盖多领域，17位专家将探讨AI4S的生长与变革。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客：原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air，二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好，采用 MoE 架构等技术，还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用，并说明使用方式。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
最强编码模型Claude 4来了！Mcp集成无需Client，扩展提示缓存增强Agent长上下文保持能力
Anthropic 昨日推出新一代 Claude 模型，包括 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，在编码、高级推理和 AI Agent 方面树立新标准，有卓越编码能力、显著提升的 Agent 能力、全新 API 功能，Claude Code 也全面上市。