「流动感知」共找到 366 篇相关文章
北大大牛团队最新顶会，首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。
京东「再造」京东
京东推出「京东AI购」App，页面极简，仅留对话框，能像助理般提前感知需求。它兼顾快思考与慢思考场景，同一架构兼容两种决策方式，对话框设计降低决策成本，产品有分寸感，是探索未来电商的先锋。
挖掘注意力中的运动线索：无需训练，解锁4D场景重建能力
香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。
Meta刚刚开源的SAM 3D火爆全网，未来2D=3D。
近日AI圈热闹，Gemini、GPT、Grok相继更新，Meta虽未更新小羊驼，却发布开源3D模型SAM 3D。它能精确重建人或物体3D模型，有真实三维感知，有两模型，性能强，应用场景多。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
POF|西工大廖晖、刘溢浪等：数据驱动的湍流建模：基于符号回归与数据同化的双向耦合框架
针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题，本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架（DASR）。该方法提升了模型稳定性与预测准确性，在复杂条件下有良好泛化能力。
WAIC最强亮点：非Transformer离线AI大模型已大规模量产，大模型商业比我们想得更快
在WAIC上，RockAI推出非Transformer离线AI大模型Yan 2.0 Preview，有视觉感知跃升和自主学习能力两大提升。该公司走非Transformer路线，着重场景落地，通过“标杆战略”推动产品量产，未来构想构建“群体智能”世界。
当机器人学会「看」和「说」之后，如何让它们真正拥有「手感」？
今年四月，戴盟机器人联合多家机构发布含触觉全模态具身数据集 Daimon-Infinity 并开源 10000 小时数据。IEEE 与戴盟联合创始人王煜教授深度对话，探讨触觉感知对机器人技术格局的影响、具身机器人落地场景等问题。
Anthropic最新论文：检测LLM内省意识的方法
Anthropic与MIT等研究表明，LLM能‘感知’被注入的steering vector，‘内省意识’在DPO等后训练阶段涌现。研究构建实验，发现内省能力行为稳健、检测非简单线性关联等，还揭示检测与识别机制不同及两阶段电路。