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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。
DeepSeek V3.1 Base突袭上线！击败Claude 4编程爆表，全网在蹲R2和V4
昨晚，DeepSeek官方悄然上线全新V3.1版本，上下文长度拓展到128k，参数685B，支持多种精度格式。其编程能力突出，在Aider测试中霸榜，性能超越Claude Opus 4，还有成本低等优势。
AI圈深夜大乱斗！OpenAI、谷歌、Anthropic发布新模型，集体翻车？
昨晚，OpenAI时隔六年再次开源`gpt-oss-120b`和`gpt-oss-20b`，Anthropic发布`Claude Opus 4.1`，Google发布Genie 3及写故事书功能。不过OpenAI新模型幻觉率高，Anthropic更新提升有限。
自我进化Agent综述：通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈，自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述，提出革命性框架，解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
微软开源新版Phi-4：推理效率暴涨10倍，笔记本可运行
今天凌晨微软官网开源Phi - 4家族最新版Phi - 4 - mini - flash - reasoning，它参数小性能强，适合边缘设备。采用自研SambaY架构，推理效率涨10倍，延迟降2 - 3倍，多场景测试表现优异。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
没想到，最Open的开源新模型，来自小红书
向来低调的小红书昨日开源首个自研大模型 dots.llm1，它是中等规模的 MoE 模型，在较小激活量下性能良好。其开源力度堪称行业最大，还介绍了数据处理、训练优化等多方面技术细节。
618想换电脑跑AI？先听我一句劝。
文章围绕618换电脑跑AI展开，分析了本地跑AI的情况，包括不同模型对算力和显存的要求，指出本地跑的好处是隐私安全、无限免费，还推荐了不同预算的笔记本，为想换电脑学AI的人提供参考。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。