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《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型:FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架

传统翼型设计依赖CFD和风洞试验,成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP,通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射,还提出数据增强策略,验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。

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PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器

本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。

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微软亚洲研究院机器学习组首席研究员刘炜清确认出席 AICon 深圳,分享由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎

8月22 - 23日,首届AICon全球人工智能开发与应用大会深圳站将启。微软亚洲研究院刘炜清等专家将分享经验。刘炜清会介绍由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎MarS,展示其在金融场景潜力。

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一块画板,Nano Banana,无限创意:谷歌新工具实测

谷歌Labs推出AI概念板Mixboard,由Nano Banana图像模型驱动,整合Gemini 2.5 Flash模型。可上传个人图像混合编辑,适合设计师等。现仅在美国公开测试,速度快,操作便捷,能高效验证想法。

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深度 | MLCC涨价真相:不再是手机件,而是算力基建

2026年7月,MLCC行业处于AI算力驱动的涨价周期。供需双重驱动使其进入新景气周期,正从“周期品”变“成长品”。国产厂商微容科技成长性亮眼,“三轮驱动”抗周期,有望在国产替代中突围。

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这是AI驱动的个人理财应用,非记账软件,能像智能助理管钱、自动拆解支出并给建议。支持Docker自行托管,介绍了本地开发环境配置,该应用由Maybe Finance团队开源,此前商业运营未成功。

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传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’,无法确认漏洞是否可被利用,导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式,先定位可疑点,再对漏洞进行真实攻击验证,显著降低误报率。

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Linear-MoE:线性注意力遇上混合专家的开源实践

近年来,线性序列建模和混合专家(MoE)研究进步大,但两者结合研究少,相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架,实验验证其有诸多优势。

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SQL玩转多模态AI,轻松搞定图片+文本混合搜索

在AI驱动智能商业时代,传统搜索系统难满足需求,AI检索系统又面临数据搬运和工具链割裂难题。本文提出用原生SQL实现多模态智能检索,基于PolarDB融合AI引擎,通过SQL调用服务,无需迁移数据与搭建独立服务。

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