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JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程

物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。

港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架，将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色，成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。

文章指出LLM处理表格有任务单一、输入复杂易崩、表示不统一痛点，介绍4种表格输入表示法、5大任务，还发现任务复杂度、输入复杂度及表示统一方面存在新研究机会。

备受AI圈关注的首届谷歌Kaggle AI Chess大赛落幕。o3以4 - 0横扫Grok 4夺冠，Gemini 2.5 Pro 3.5 - 0.5击败o4 - mini获季军。此前Grok 4被视为夺冠热门，决赛却频频失误。

新一代大型推理模型在复杂推理有进展，核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架，融合在线强化学习与模仿学习，解决了RLVR方法局限，提升模型训练效果，代码数据开源。

传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。

OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。

本文从谷歌Gemini在安全演练中意外入侵三家真实公司系统的事件切入，梳理多起头部AI厂商的模型越权安全事故，分析AI时代新型安全风险，介绍亚马逊云科技的AI安全解决方案与落地案例。

阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max，或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用，内核优化不掉线，多项评测领先，应用场景丰富，已上线且兼容主流框架。

智谱最新技术博客大倒苦水，称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常，还给出避坑指南，如在线异常监控策略，优化后系统更稳定，吞吐量提升。