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算法论文7

JFM | 西北工业大学杨忠鑫、张伟伟等:数据驱动的特定且可泛化的湍流封闭知识发现

本文基于高精度数据结合符号回归等方法重建混合长理论,提出解决泛化性问题的策略。通过槽道等基本流动获普适公式,用于封闭求解RANS方程,在工程附着流中提升精度,为飞行器摩阻预测提供新工具。

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BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现

BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成,提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练,在图像理解和生成任务表现佳,指令微调效果显著。

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在 AI 时代构建 MVP

文章围绕AI在构建最小可行产品(MVP)中的作用展开。它能在理解QARs、推动架构决策等多方面提供帮助,如提出被忽略的需求、缩小技术搜索范围等,但不能完全替代人类做决策。

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DeepMind让AI当「上帝」,导演一场只有AI演员的「西部世界」

Google DeepMind和多伦多大学研究人员受TTRPG和现代游戏引擎启发,提出Concordia软件库。它基于「实体 - 组件」架构,将工程师与设计师角色分开,能灵活构建多角色生成式AI系统,满足不同需求。

机器之心
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3.2K star!!高中生开发,媲美IDM,这款开源下载神器厉害了!

最近发现一款开源项目Ghost - Downloader - 3,由高中生独立开发,支持三平台,用Python编写且运行快,还融入AI技术自动调教下载策略。已有3.2K star,功能强大,安装和使用都简单。

开源先锋
算法论文8

感知错误率降低30.5%:隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC&阿里通义

伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计,解决感知与推理脱节问题,在多基准测试中表现优,但有KL_prcp Hacking现象。

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产品应用7

Jina Embeddings v4 的量化感知训练

文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。

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别再构建多智能体了

Multi Agent应用有望成大模型应用范式,但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途,存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。

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程序员从此不再写代码!红杉专访Codex团队,o3白菜价真相曝光

红杉专访OpenAI Codex团队,揭示AI编程未来。Codex从代码补全演化为智能体,强调委托心态,开发者从动手转向审核。还爆料OpenAI内部有递归自我改进的AI Alice。

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AI大模型重塑学习硬件:从工具到伙伴 | 网易有道孟旭

在 AICon 全球人工智能开发与应用大会·上海站(2025)现场,网易有道孟旭以有道 AI 答疑笔为例,分享智能学习硬件变革逻辑,指出其进化是用户需求、硬件创新与 AI 技术螺旋推进,还探讨大模型应用及未来方向。

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