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博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究

左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。

清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。

微软发布GUI Agent新范式GUI - Actor，告别传统Agent定位死板、缺乏空间感和兼容性差等问题。它用无坐标交互技术，在测试中表现优异，省数据算力，未来在多领域有应用潜力。

Qwen3.6-35B-A3B开源，是稀疏MoE模型，总参350亿、激活参数30亿，轻量高效，在智能体编程等方面表现卓越，超越前代，可与稠密模型媲美，支持多模态，已在Qwen Studio上线并发布开源权重。

宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。

北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法，通过在扩散反演中引入分叉与剪枝，解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异，迭代时间最高近 5 倍加速。

周五凌晨，GPT-5、GPT-5 Mini和GPT-5 Nano将推出，全网可通过API和ChatGPT访问。GPT-5基准测试结果疯传，实测表现出色。同时，OpenAI发布开放权重模型GPT-oss，登顶开源王座，外媒分析其豪赌开源原因。

风险投资公司SignalFire报告显示，大模型公司人才争夺激烈，Anthropic是大赢家，顶尖AI人才留存率达80%，从OpenAI等公司挖人成效显著，秘诀在于精准挖角、独特文化和产品共鸣。

本文围绕具身机器人展开，指出当前大多具身机器人干活存在局限。Motubrain 双榜登顶，确立通用机器人大脑干活能力参照系，它具备一脑多能、一脑贯通等能力，生数科技已开启产品落地布局。

多镜头视频生成挑战大，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，为多镜头视频生成建立跨镜头记忆机制，可生成连贯长视频，在复杂叙事中保持一致。