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40倍推理加速！复旦&微软：用「非线性流」拟合复杂轨迹，2步生成媲美原画
ArcFlow是复旦与微软提出的图像生成加速方案，引入非线性流拟合复杂轨迹。它在仅2步推理下保持画质，实现约40倍推理加速和4倍训练收敛加速，微调极少参数，在多模型验证效果出色。
2025中国力学大会AI+分享 | 四川大学张来平研究员：基于图神经网络的流场预测方法研究进展
2025中国力学大会AI+分享中，四川大学张来平研究员介绍基于图神经网络的流场预测方法研究进展。张来平长期从事计算流体力学研究，近年专注AI for Science，成果颇丰。
产品经理也能“开发”需求？淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰，上线周期长。WaterFlow这一AI驱动的端到端开发实践，让部分需求两天内上线，产品经理也能参与。文章揭秘其落地及协作模式改变，还展示了实践效果。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题，核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架，通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练，有效缓解误差累积。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
本文针对三维机翼流场重构难题，提出DPAtt - UNet++框架，融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明，其重构精度高，预测速度较CFD提升2 - 3个数量级，为飞行器气动分析提供新路径。
经纬领投2000万美元，Aether AI让机器人学会举一反三｜甲子光年
6月18日，Aether AI获约2000万美元首轮融资。创始人黄碧薇认为主流大模型学的是相关性而非因果性，她将LLM和因果算法结合，打造因果世界模型，搭建“因果大脑”，并选择具身智能作为落地场景。
DeepSeek又又又又发新论文了！这一次，他们重构了AI看图的方式
DeepSeek发布论文DeepSeek - OCR 2，指出传统AI看图方式有误，提出视觉因果流概念。其两阶段级联推理解法效果显著，还可能整合进即将发布的DeepSeek V4，有望实现原生多模态。
DeepSeek-OCR 2再进化，对图像理解已经像人一样逻辑推理了
DeepSeek-OCR 2升级，保持前代高效压缩率和解码效率，引入DeepEncoder V2，模仿人类视觉因果流机制，将图像理解转为逻辑推理，在文档解析领域实现逻辑重构，性能显著提升。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。