「非周期非定常流动」共找到 806 篇相关文章
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。
Qwen 3.5 的口碑持续走高，林俊旸辞职出走，开源阵营震荡
3月4日，通义千问首席研究员林俊旸宣布辞职，多位核心骨干也一同离开。此前Qwen 3.5系列开源表现出色，此次人员变动引发社区震动。大厂战略与技术路线拉扯，人才流动成常态。
Claude Opus 4.6推出极速模式：速度提升2.5倍，价格狂飙6倍
Anthropic官方宣布Claude Opus 4.6极速模式上线，速度比标准版快2.5倍，已向Claude Code和API用户开放。它非新模型，是重配置，价格更高，官方有优惠，还介绍使用方法、场景及限制。
美联储杀人，AI埋尸？牛津曝光L型死局：10亿打工人再无归路
牛津大学实证研究表明，2022年全球科技大裁员并非因AI，而是宏观经济周期所致。美联储加息使风投融资减少，企业为生存裁员，却把锅甩给AI。如今科技岗位呈‘L型’停滞，AI让失业变永久。
2026开年王炸模型MiroThinker 1.5实测：Google和GPT没做到的事，被它做到了
自媒体从业者实测开源模型MiroThinker 1.5，它不拼参数规模，注重去伪存真。在多场景测试中表现出色，如投资决策、内容查证等。其技术揭示大模型未来或在于外部交互，而非参数膨胀。
字节手里的牌，比收购 Manus 更狠 - AnyGen 体验一周有感
本文作者分享使用字节海外推出的通用AI Agent产品AnyGen的体验，介绍其功能亮点、多场景测试效果，对比竞品，认为它定位职场场景，性价比高，或引领通用Agent竞争转向用户体验。
检索做大，生成做轻：CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡
CMU团队在最新ECIR接收论文中，系统评估RAG语料规模与生成模型规模替代关系。实验表明，语料扩容可让小模型追上大模型，提升主要来自证据覆盖。研究为RAG系统提供更具性价比提升路径。
云计算一哥，给 Agentic AI 工程做“减法”
2025 年亚马逊云科技 re:Invent 大会聚焦 Agent，其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构，推出系列工具，如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等，还在模型训练和工程化方面做减法。
Vibe Coding 产品最大的错觉，是以为自己真的有护城河
Base44创始人Maor Shlomo认为Vibe Coding工具易被复制，技术护城河难寻。他指出真正的护城河是“垂直整合”，构建全栈平台很关键。还谈到市场竞争、软件发展趋势、公司策略等多方面内容。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。