「流场预测」共找到 882 篇相关文章
突发!OpenAI dots全面登陆手机,开口指挥Codex干活了
本文报道OpenAI最新更新,全天候个人AI智能体dots全面登陆手机端,支持全流程手机创建配置;同时优化dots与Codex的协作流程,新增Codex对话输入预测功能,降低AI任务使用门槛。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队,在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究,揭示强化学习后训练的Scaling Law,提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹,成果被ACL 2026接收。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等:一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题,但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN),构建流场解与伴随向量映射模型,有精度和泛化性,能加速优化,方便嫁接求解器。
AI圈最准的消息,都藏在这个小小的Web3网站里。
文章介绍了Web3平台Polymarket,它能提前预测AI模型发布日期等事件,准确率颇高。其玩法基于群体智慧,参与者用钱下注表达观点,价格反映事件发生概率,比KOL分析更靠谱。
广义智能体理论:智能时代通向「万物理论」的新路径?
源自AI的「广义智能体理论」为探索「万物理论」提供新视角。它将物理、生命、AI系统纳入标准智能体框架,提出四大基本作用力或源于「智能场」,还为经典、相对、量子力学差异提供新诠释。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等:如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法,前者解决部分观测模型泛化性,后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用,实验验证了算法有效性。
故事式
作者李继刚在好友丁锐启发下尝试「故事式」Prompt,即塑造含「欲望」与「阻力」的动力场让模型生成回复,还给出如「字典疯子」「探索者」等多个故事式Prompt示例供读者体验。
英伟达早不靠GPU躺赢!黄仁勋终极预判:10亿程序员时代将至,AI智能彻底廉价
2026 年 GTC 大会后黄仁勋接受深度访谈,他指出 AI 核心竞争转向“AI 工厂”,扩展定律沿四条路径推进,未来大量数据是合成数据。他还预测程序员将达十亿级,强调人人学 AI,认为智能会商品化,人性高于技术。
NVIDIA 开源 Live VLM WebUI:摄像头实时测试视觉语言模型
NVIDIA 开源 Live VLM WebUI,可让用户在本地用摄像头实时测试视觉语言模型。它基于 WebRTC 技术,能将摄像头视频流实时传输给模型,分析结果叠加在画面上,支持多后端、多平台及多种模型。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式,「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」,迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准,还提出预测性感知范式,在空间认知任务上有提升,相关论文值得视频多模态研究者参考。