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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。
Anthropic重磅更新skill-creator：创建skill全面告别“草台班子”时代
Anthropic升级skill - creator，让普通人创建skill更友好且有效。将测试等机制引入创作，能验证skill有效性。还支持多智能体并行测试、A/B测试，优化触发描述，为未来自然语言定义skill过渡。
震撼！0人类，16个Claude全自主开发，2万美元十万行代码成功运行Linux
Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队自主编写超十万行代码的C语言编译器，能运行《毁灭战士》、编译Linux内核。团队用拉夫循环等机制让Claude自主开发，虽有局限但全自动软件开发时代已提前降临。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
Agent当上群主后，群聊变成办事大厅了
文心APP内测“多人、多Agent”群聊功能，像微型“办事处”，能替人办事、支招，效率高。百度文心团队提出Group - MAS攻克技术难关，此功能是全栈技术验证，还将有新玩法。
为什么自监督永远学不到语义？
《Visual Language Hypothesis》论文用纤维丛理论审视视觉表征学习，指出只做连续变换难触达语义。分析现有无监督学习不足，提出“Expand - and - Snap”机制，还通过实验验证，提供审视AI架构新视角。
CMU&NYU最新工作解释：存储在权重里的“智能”是从哪来的？
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论，提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity，通过神经网络训练近似计算，实验验证其有效性，并给出启示。
浙大彭思达团队 × 理想最新研究：直面高分辨率深度的细节缺失
现有高分辨率深度估计方法在实际使用中存在局限，浙江大学彭思达团队联合理想研究团队提出论文《InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields》，构建实验验证了InfiniDepth在多方面的有效性。
解放军总医院联合南大、吉大等机构，共同提出首个「脊柱诊疗大模型」SpineGPT
解放军总医院联合多机构研发首个脊柱诊疗大模型 SpineGPT。研究指出通用 LVLM 有‘认知鸿沟’，团队构建 SpineMed 生态系统，含 SpineMed - 450K 数据集与 SpineBench 评估基准，SpineGPT 表现超越开源模型。
上交×蚂蚁发布 DiagGym：以世界模型驱动交互式医学诊断智能体
上海交通大学与蚂蚁集团等团队提出新训练框架，构建面向医学诊断的世界模型DiagGym，训练诊断智能体DiagAgent，还设计评测基准DiagBench。实验显示该框架下的智能体表现优于先进模型，代码等已开源。