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ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题,当前AI模型多在数值仿真数据上训练,难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench,含真实与仿真数据,设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
对话 Roto:让视频实时可交互、足够个性化,我们要做 AI 时代的 Netflix
Roto定位是全球首个互动开放世界视频平台。创始人David Xu曾就职独角兽企业,涉足多模态生成。团队经多次方向调整,决定大胆探索极致创新。目前产品技术不成熟,但已探索新内容形式,还将在广告实现商业闭环。
迈向AI4S 2.0,上海AI实验室开源书生万亿科学大模型Intern-S1-Pro
2月4日上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro,为AI4S迈向2.0提供开源基座。其核心科学能力跃升,底层架构创新,科学与通用能力协同发展,还构建了‘算力 - 算法’一体化基座,推动科研范式革命。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景,其实现可概括为一种layout变换,还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项,效果受运行环境等因素影响。
JCP | 浙江大学边鑫等:基于 PINNs 的非结构自适应网格细化:面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略,用物理信息神经网络(PINNs)整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比,显示该策略能平衡计算精度与成本,但有额外计算开销。
图片生成仿真!这个AI让3D资产「开箱即用」,直接赋能机器人训练
南洋理工大学与上海人工智能实验室团队提出PhysX - Anything,首个面向仿真、具物理属性的3D生成框架。它仅需单张图像就能生成可用于仿真的3D资产,在多项测试中表现优异,有望推动3D重建范式转变。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限,Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM,用约 1B tokens 微调,端到端吞吐量最高提升 2.5 倍,精度相当。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍,百川循证增强大模型横扫全球医学考试!
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus,将循证医学理念融入训练和推理,首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低,多国医考成绩优异,已上线百小应APP并开放API。
刚刚,「吉卜力狂欢」GPT-4o功臣被挖走!华南理工女学霸曾与奥特曼同台
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后,其核心成员华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri跳槽Meta。此前他们在OpenAI主导多模态AI研究,与奥特曼同台展示关键功能,此次挖角凸显OpenAI人才流失危机。
实证:现在的LLM根本不会Reasoning!
论文指出当前大推理模型(LRM)如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”,遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试,有三大颠覆发现,还揭示思考过程的荒诞现象,直指行业痛点并给出发展方向。