「粗糙壁湍流」共找到 39 篇相关文章
两个小时，10美元，Karpathy做了一个《指环王》3D游戏
Andrej Karpathy 让 Opus 5 根据《指环王》开篇文字，用 Three.js 制作三维场景，成本约 10 美元，两小时写出 5500 行代码。虽效果粗糙但有趣，他设想未来大模型能按需生成虚拟世界，不过也暴露大模型难以检查成果的问题。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授
密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座，主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展，强调简约与约束平衡，指出存在的陷阱及挑战，还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。
LeCun新作反杀AGI派！AI连「鸟」都搞不懂，拿什么超越人类？
图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文揭示，LLM仅在粗糙分类任务表现优秀，精细任务却失灵。研究测试30多个大模型，得出三大发现，指出LLM与人类在概念形成和信息处理上存在本质差异。
为老父亲做的桌面 Agent，不小心在 GitHub 霸榜一周
OpenHuman是TinyHumans AI构建的开源桌面AI Agent，登上GitHub榜单并霸榜一周。它想成桌面级个人AI操作系统入口，但使用体验与愿景有差距，工程架构有亮点，也存在安全风险，其产品哲学有价值但执行粗糙。
智能流体力学青年学者论坛第28讲：伦敦城市大学Manolis Gavaises教授
智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果，如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流；方波李研究超临界流体湍流；陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。
近 300万人围观卡帕西亲测 Opus 5：两小时写完 5500 行代码， 却连自己写的游戏都玩不了
8月2日，Andrej Karpathy在X公布实验，让Claude Opus 5用Three.js将《指环王》第一章渲染成3D场景，约两小时写出5500行代码。Opus 5按传统游戏开发路线搭建场景，这改变了内容定制方式，但模型验证能力不足。
一个邪修方法，帮你把用Agent的钱省掉80%。
作者曾分享Minimax的Agent，因使用成本高遭读者反馈。现该工具推出Publish to Gallery & Remix功能，用户可复用项目，降低成本，还能形成集体智慧。不过产品和交互设计较粗糙。
1句话高质量生成游戏3D动作，北大新方法刷新动画制作SOTA
北京大学提出ReMoMask：基于检索增强生成的Text - to - Motion框架，集成三项关键创新。在标准基准测试上，相比RAG - T2M，在HumanML3D和KIT - ML上FID分数分别提升3.88%和10.97%。
微信今天上线了 ClawBot，这是腾讯打出的一张大牌
微信推出 ClawBot 插件，将 OpenClaw AI agent 接入聊天界面。OpenClaw 原是开源项目，能让普通人用自然语言指挥电脑干活。腾讯同步推产品矩阵，想成 AI agent“入口”和“管道”，但也有体验粗糙等风险。