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SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
时隔九年，中国超级计算机重登世界榜首
当地时间6月23日，第67届TOP500超级计算机排行榜发布，国家超级计算深圳中心的‘灵晟’（LineShine）夺冠，运算速度达2.198 ExaFLOP/S。它仅用CPU，性能超美国El Capitan超20%，引发对未来计算架构思考。
来了，DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目，该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上，将‘冗余专家’看成带容量边的图，每批解一次线性规划，实现 token 重新路由，单节点 100µs 级求解。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法：LightThinker
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。
GPT-5.6泄露了！
GPT-5.6泄露，150万Token+神级极简UI下月上线。它在前端有质变，能生成高质量UI，上下文窗口达1.5M tokens。OpenAI采取双版本策略，6月还将迎来Anthropic、Google等模型混战，模型迭代周期也在缩短。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
沈亦晨的九年：从MIT一间实验室到港交所大堂
2026年4月28日，曦智科技在港交所敲钟，股价表现亮眼。创始人沈亦晨从MIT实验室起步，带领公司历经九年发展，在光计算和光互连领域取得诸多成果，虽亏损但受市场热捧，光计算产业也吸引大厂入局。
不跟英伟达走老路，这家GPU公司的技术架构藏着哪些关键解？
在国产GPU上市黄金窗口期，天数智芯上市后首场发布会引发广泛讨论。其公布架构路线图，2027年前追赶英伟达，之后转向创新架构设计。还提出回归计算本质、提供高质量算力两条架构判断，并展示边端算力产品及应用。
黄仁勋手撕「AI泡沫」论！英伟达570亿铁拳暴击，显卡全断货
英伟达Q3 2026财报显示单季度营收达570亿美元，数据中心业务同比狂涨66%。黄仁勋称AI不是泡沫，而是计算范式从通用CPU转向加速式GPU计算的必然。当前多数AI公司估值高、收入低，英伟达作为‘卖铲人’大获全胜。