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正交化之外是什么?微软等提出ARO优化器:训练提速1/3,揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文,提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则,能让大模型训练提速约 1/3,比 Muon 高效 10% - 15%,还能全模型优化,揭示了矩阵优化新方向。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等:面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域,但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架,将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器,提升了优化结果的可制造性与精度。
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。
从「说错话」到「干错事」:复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界,却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述,提出‘能力—风险’二象性,梳理各能力层攻击面与风险,还指出研究空白,维护开放资源生态。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等:面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架,用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构,克服传统方法局限,测试显示预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场感知控制提供工具。
ICML 2025 Spotlight|南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架,准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作,为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题,探索 RAG 应用可行性,提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架,在多任务上提升性能,已被 ICML 2025 接收。
生数科技按下B端商业化快进键:30天签约智谱、飞书等多家行业龙头|甲子光年
AI视频生成行业商业化加速,生数科技不到一周官宣与智谱、飞书等合作。其Vidu基座模型能力强,多领域开花,2025年Q1商业化增速快,还凭交付与服务能力获头部青睐。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等:关联函数学习:适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习(SFL)方法,通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式,实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库,误差 1%-5%,比 Kriging 法样本量减超 90%。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践,包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题,阐述选型Flink K8s Operator模式的原因,还提及任务状态观测、环境资源成本等,分析核心问题并给出解决方案。
姚顺雨对着唐杰杨植麟林俊旸贴大脸开讲!基模四杰中关村论英雄
清华发起AGI - Next前沿峰会,智谱唐杰、Kimi杨植麟、阿里林俊旸、姚顺雨等大咖齐聚。他们探讨AI发展方向,如唐杰认为Chat阶段结束,应走向做事;杨植麟强调做模型要创造世界观;林俊旸介绍千问进展,还讨论了路线分化、自主学习等话题。